Oportunidad de tecnología médica en Asia para datos de pacientes, avance AI

Este artículo fue publicado originalmente en Citeline.

DJ Fang, director de operaciones y cofundador de Pure Global, la consultora regulatoria impulsada por AI, dice que regulaciones más suaves en China y el Sudeste Asiático pueden significar un acceso más rápido a los datos de los pacientes, que tienen una demanda creciente a medida que las tecnologías médicas y sus socios trabajan para entrenar algoritmos AI.

En comparación con US y Europa, donde las regulaciones sobre privacidad de datos y consentimiento informado son más estrictas, "lo que se encuentra en China, el Sudeste Asiático y realmente en toda Asia Pacífico, con la excepción tal vez de Japón, hay ciertos puntos calientes donde los datos, especialmente los datos de los pacientes, son más fácilmente accesibles simplemente debido a la naturaleza del consentimiento en los sistemas hospitalarios. Porque una vez que los pacientes van al hospital, a veces simplemente consienten automáticamente que sus datos se utilizarán para la investigación para obtener esos tratamientos", dijo Fang en una entrevista del 21 de octubre.

Todavía existen límites que tienden a imponerse al uso y transferencia de datos. “Los datos no pueden salir del país, eso es lo más importante”, afirmó.

"Esencialmente existe la cadena de pensamiento occidental versus la cadena de pensamiento asiática en términos de disponibilidad y suministro de datos. --DJ Fang

Señaló que, según el Reglamento General de Protección de Datos del EU, por ejemplo, se pueden hacer arreglos para compartir datos siempre que estén suficientemente anonimizados. Pero las partes interesadas han señalado desafíos prácticos de anonimizar datos y zonas grises en el reglamento que las empresas deben navegar con cuidado.

De manera similar, “en US, la privacidad de los datos es una gran cosa”. Algunas tecnologías médicas están teniendo éxito con marcos de aprendizaje federados descentralizados en los que múltiples proveedores de datos entrenan modelos de aprendizaje automático localmente dentro de sus propios sistemas sin enviar datos a un servidor central, evitando así posibles problemas de privacidad y seguridad.

“En algunas partes de China, habrá alguna regulación local para apoyar a las nuevas empresas de tecnología”, permitiéndoles “aprovechar redes y datos que sólo utilizan las empresas de esa región para realizar investigaciones”. Esto es muy singular porque quieren fomentar mucha investigación en determinadas áreas, ya sea para generar actividades económicas o empleo. … Pero ese proceso de consentimiento está implícito en los hospitales”, dijo Fang.

“Así que, esencialmente, existe la cadena de pensamiento occidental versus la cadena de pensamiento asiática en términos de disponibilidad y suministro de datos. La facilidad para obtener datos será relativamente más fácil en la región de Asia Pacífico que en el lado occidental simplemente debido a la madurez de la regulación”, añadió.

Antes de cofundar Pure Global en 2020, en el apogeo de la pandemia de COVID-19, la experiencia de Fang se centró en big data y ciberseguridad y, antes de eso, en finanzas. Como operador, obtuvo exposición a los modelos AI para predecir cambios en los mercados financieros, así como a los silos de datos y otros desafíos de acceso que obstaculizan el cumplimiento de la promesa final de Big Data y AI.

AI-Acceso al mercado impulsado

Con más de 20 oficinas y laboratorios en todo el mundo, Pure Global aprovecha AI y los datos para proporcionar a los clientes de dispositivos médicos y IVD soluciones de cumplimiento normativo inteligentes y eficientes, “liberando mercados globales”, según su sitio web.

Su base de datos global, que se puede buscar utilizando AI y herramientas de investigación basadas en datos, comprende más de 100 regulaciones de países, 600.000 distribuidores, 5 millones de productos registrados y 1 millón de registros de datos clínicos, entre otra información.

La firma está ayudando activamente a los clientes a navegar por el acceso al mercado en 35 países o regiones de todo el mundo, no solo con respecto al cumplimiento normativo básico de la tecnología médica sino también al creciente número de datos, AI y otras regulaciones a las que también están sujetas las tecnologías médicas, dijo Fang.

"Realmente gestionamos esto a través de nuestros flujos de trabajo digitalizados, esencialmente el software que creamos para manejar esto. Hoy, aprovechamos AI para respaldar muchas de las necesidades de documentación regulatoria y monitorear las actualizaciones regulatorias que surgen", dijo.

Para varios países, como Brasil, Pure Global ha digitalizado completamente los flujos de trabajo de presentación regulatoria para agilizar el proceso para los clientes, automatizar la finalización de los formularios requeridos y traducir al idioma local, el portugués en el caso de Brasil.

Fang contó los servicios de traducción de Pure Global AI entre los atractivos de la empresa. "Lo más probable es que cada país requiera su idioma para los envíos. Esto es muy emocionante porque la calidad de la precisión de la traducción se está volviendo muy alta. Normalmente, en el pasado, cuando empezabas con Google Translate y obtenías entre un 70% y un 80% de precisión, eso era bastante bueno. Ahora, con AI, realmente puedes superar el nivel del 90%", dijo.

Pure Global ha desarrollado su propia plataforma de traducción AI que no solo ofrece traducción de mayor calidad, sino también capacidades mejoradas para cargar documentos sin comprometer el formato, “incluso con archivos PDF”, dijo Fang.

"Es por eso que estamos viendo esta tendencia de las empresas que dicen: 'Me gustaría simplemente usar su plataforma de traducción'; especialmente estas empresas más grandes, definitivamente tienen trabajo de traducción que debe hacerse. Por supuesto, tendrán un experto para hacer el [control de calidad] final, pero al menos el trabajo pesado inicial puede ser manejado en gran medida por AI. Así que hay muchos ahorros allí".

Fang señaló que los consultores regulatorios de Pure Global todavía dedican mucho tiempo a revisar los documentos ellos mismos, pero la evaluación de AI ha ayudado a centrar sus actividades. En total, los clientes han informado de plazos de comercialización más cortos. “Lo que normalmente lleva, digamos, unos meses, tal vez lo consigamos en, ya sabes, un mes”, dijo.

AI Diagnóstico, Consolidación

Fang espera que AI continúe teniendo un impacto pronunciado en el espacio del diagnóstico.

Señaló el anuncio de Roche en septiembre de que ha ampliado su entorno abierto de patología digital añadiendo más de 20 algoritmos AI avanzados de ocho nuevos colaboradores, incluidos Deep Bio, DiaDeep, Mindpeak y Owkin. Los algoritmos están diseñados para proporcionar capacidades de diagnóstico mejoradas en una variedad de cánceres.

"El software empresarial navify Digital Pathology de Roche, una aplicación para el flujo de trabajo del patólogo... crea un fácil acceso a la innovación de terceros. Estas herramientas AI están diseñadas para mejorar los conocimientos sobre patología, ayudando a beneficiar a los pacientes con cáncer a través de la medicina de precisión y permitiendo tratamientos dirigidos", afirma la empresa.

En opinión de Fang, las principales empresas de tecnología médica probablemente seguirán asociándose con nuevas empresas para incorporar algoritmos maduros a sus propias plataformas en lugar de desarrollar modelos AI/ML patentados internamente. Estos acuerdos también benefician a la clase innovadora AI.

En radiología, por ejemplo, "una pequeña startup podría tener el software para analizar imágenes. Es difícil decir: 'Tienes un nuevo dispositivo que necesita entrar en todos estos hospitales y clínicas'. Eso simplemente no es práctico. Pero los grandes [de la tecnología médica] ya están jugando en el mercado, así que lo que es más práctico es que estas empresas más grandes integren la tecnología de las startups en sus plataformas", dijo.