Opportunità MedTech in Asia Per Dati Pazienti, Avanzamento AI medicale

Questo articolo è stato originariamente pubblicato in # Citeline #.

DJ Fang, Chief Operating Officer e co-fondatore della consulenza normativa AI-powered Pure Global, dice le normative più morbide in Cina e Sud-Est asiatico può significare l'accesso più leggero ai dati dei pazienti, che è in crescente domanda come medtech e i loro partner lavorano per formare algoritmi AI.

Rispetto agli Stati Uniti e all’Europa, dove le normative sulla privacy dei dati e il consenso informato sono più stringenti, “ciò che si trova in Cina, Sud-Est asiatico, e in realtà tutta l’Asia Pacifico con l’eccezione di forse il Giappone, ci sono alcuni punti caldi in cui i dati, soprattutto i dati dei pazienti, sono più facilmente accessibili solo a causa della natura di consenso nei sistemi ospedalieri. Perché una volta che i pazienti vanno in ospedale, a volte semplicemente acconsente automaticamente che i loro dati saranno utilizzati per la ricerca per ottenere quei trattamenti,” Fang ha detto in un'intervista del 21 ottobre.

Ci sono ancora dei limiti che tendono ad essere imposti all’uso e al trasferimento dei dati. “I dati non possono lasciare il paese, è la cosa più grande,” ha detto.

“Essentialmente c’è la catena occidentale del pensiero rispetto alla catena asiatica del pensiero in termini di disponibilità e fornitura dei dati. - DJ Fang

Egli ha osservato che, ai sensi del Regolamento generale sulla protezione dei dati dell’UE, ad esempio, è possibile adottare disposizioni per la condivisione dei dati purché i dati siano sufficientemente anonimi. Ma le parti interessate hanno sottolineato sfide pratiche di anonimizzazione dei dati e aree grigie nella regolazione che le aziende devono navigare con attenzione.

Allo stesso modo, “ negli Stati Uniti, la privacy dei dati è una grande cosa.” Alcuni medtech stanno trovando successo con Quadri di apprendimento federati decentrati in cui più fornitori di dati addestrano modelli di machine learning localmente all'interno dei propri sistemi senza inviare dati a un server centrale, aggirando così potenziali problemi di privacy e sicurezza.

“In alcune parti della Cina, ci sarà una regolamentazione locale per supportare le startup metech”, permettendo loro di “tap in reti e dati che sono utilizzati solo da quelle aziende in quella regione per fare ricerca. Questo è molto unico perché vogliono promuovere un sacco di ricerca in alcuni settori, sia per generare attività economiche o di lavoro.... Ma quel processo di consenso è una sorta di implicito dagli ospedali,” ha detto Fang.

“Così essenzialmente c’è la catena occidentale del pensiero rispetto alla catena asiatica del pensiero in termini di disponibilità e fornitura dei dati. La facilità di ottenere i dati sarà relativamente più facile nella regione Asia Pacific rispetto al lato occidentale delle cose solo a causa della maturità della regolamentazione,” ha aggiunto.

Prima di co-fondare Pure Global nel 2020 al culmine della pandemia COVID-19, lo sfondo di Fang era in grandi dati e sicurezza informatica e, prima di questo, finanza. Come commerciante ha ottenuto l'esposizione ai modelli AI per prevedere i cambiamenti nei mercati finanziari, così come i siloes di dati e altre sfide di accesso che si trovano nel modo di soddisfare la promessa finale di Big Data e AI.

Accesso al mercato AI-Driven

Con più di 20 uffici e sedi di laboratorio in tutto il mondo,Pure Global sfrutta l’IA e i dati per fornire ai clienti medici e IVD soluzioni di conformità normative intelligenti ed efficienti, “sbloccando i mercati globali”, secondo il suo sito web.

Il suo database globale – ricercabile utilizzando AI e strumenti di ricerca alimentati dai dati – comprende più di 100 regolamenti dei paesi, 600.000 distributori, 5 milioni di prodotti registrati e 1 milione di record di dati clinici, tra le altre informazioni.

L'azienda sta aiutando attivamente i clienti a navigare l'accesso al mercato in 35 paesi o regioni di tutto il mondo, non solo per quanto riguarda il core medtech conformità normativa, ma anche il crescente numero di dati, AI e altre normative che i medtech sono soggetti, ha detto Fang.

“Gestiamo davvero questo attraverso i nostri flussi di lavoro digitalizzati, essenzialmente il software che abbiamo costruito per gestire questo. Oggi, facciamo leva sull’IA per supportare molte delle esigenze della documentazione normativa e monitoriamo gli aggiornamenti normativi che discendono”, ha detto.

Per diversi paesi, come il Brasile,Pure Global ha completamente digitalizzato i flussi di lavoro di presentazione regolamentare per semplificare il processo per i clienti, automatizzare il completamento dei moduli richiesti, e tradurre in lingua locale, portoghese nel caso del Brasile.

Fang contato Pure Global I servizi di traduzione basati su AI tra i disegni dell’azienda. “Ogni paese avrà probabilmente la lingua richiesta per le presentazioni. Questo è molto emozionante perché la qualità della precisione di traduzione sta diventando molto alta. Normalmente in passato quando hai iniziato con Google Traduttore e hai ottenuto il 70% all'80% di precisione, che era abbastanza buono. Ora, con l'AI, si può davvero ottenere al di sopra del 90% livello,” ha detto.

Pure Global ha sviluppato la propria piattaforma di traduzione AI che non solo offre una traduzione di alta qualità, ma anche funzionalità migliorate per caricare documenti senza compromettere il formato, “anche con i PDF,” Fang ha detto.

“Quindi è per questo che stiamo vedendo questa tendenza di aziende che dicono, “Vorrei solo usare la vostra piattaforma di traduzione” – soprattutto queste aziende più grandi, hanno sicuramente un lavoro di traduzione che deve essere fatto. Naturalmente avranno un esperto per fare il controllo finale [controllo di qualità], ma almeno il lavoro iniziale grunt può essere in gran parte gestito da AI. Quindi ci sono un sacco di risparmi lì.”

Fang ha notato che Pure Global I consulenti di regolamentazione spendono ancora tempo significativo di rivedere i documenti stessi, ma screening AI ha contribuito a focalizzare le loro attività. Tutto detto, i clienti hanno riferito abbreviato go-to-market timelines. “Dove normalmente ci vuole, diciamo, alcuni mesi, forse lo faremo, sai, un mese”, ha detto.

AI Diagnostics, Consolidamento

Fang si aspetta che l'IA continui a produrre effetti pronunciati nello spazio diagnostico.

Ha indicato Roche’s annuncio nel mese di settembre che ha ampliato la sua patologia digitale ambiente aperto aggiungendo più di 20 algoritmi AI avanzati da otto nuovi collaboratori, tra cui Deep Bio, DiaDeep, Mindpeak e Owkin. Gli algoritmi sono progettati per fornire funzionalità diagnostiche migliorate in una gamma di tumori.

“Roche’s navify Digital Pathology enterprise software, un’applicazione per il flusso di lavoro del patologo... creat[es] facile accesso all’innovazione di terze parti. Questi strumenti AI sono progettati per migliorare le intuizioni di patologia, aiutando i pazienti con cancro a beneficio attraverso la medicina di precisione e consentendo trattamenti mirati,” dice l’azienda.

Secondo Fang, le principali aziende medtech probabilmente continueranno a collaborare con le start-up per portare algoritmi maturi sulle proprie piattaforme piuttosto che sviluppare modelli AI/ML proprietari in-house. Tali accordi beneficiano anche della classe AI innovatore.

In radiologia, per esempio, “una piccola startup potrebbe avere il software per analizzare le immagini. È difficile dire: “Hai un nuovo dispositivo che deve entrare in tutti questi ospedali e cliniche”. Non è pratico. Ma [medtech] grandi ragazzi stanno già giocando sul mercato, quindi ciò che è più pratico è per queste aziende più grandi di integrare la tecnologia start-up nelle loro piattaforme,” ha detto.