एक ऐसे युग में जो तकनीकी विकास की तेजी से पहचाना जाता है, जनरेटिव AI नैदानिक अध्ययन रिपोर्ट्स (CSRs) के निर्माण में क्रांति लाने वाला मुख्य आधार बनकर उभर रहा है, जो जीवन विज्ञान क्षेत्र में विनियामक प्रस्तुतियों की रीढ़ है। जैसा कि Applied Clinical Trials में कहा गया है, AI की क्षमता का उपयोग दवा विकास में नई क्रांति ला सकता है, लेकिन यह यात्रा पहले कुछ चुनौतियों का सामना करेंगी जिनका समाधान करना जरूरी है।
CSR समयसीमा में अवरोध
तकनीकी प्रगति के एक दशक के बावजूद, CSR पूरा करने के लिए आवश्यक समय अपरिवर्तित रहा है। 2013 में, यह 8-15 सप्ताह के बीच होता था, और आज, सर्वेक्षण परिणाम दिखाते हैं कि यह अभी भी 6-15 सप्ताह के बीच है। मुख्य बाधा प्रौद्योगिकी की कमी नहीं है, बल्कि मौजूदा प्रक्रियाओं की अप्रभाविता है। एक अप्रभावी प्रक्रिया का स्वचालन करने से यह अप्रभाविता जारी रहती है बजाय इसके कि यह समस्याएँ हल हो जाएँ।
प्रमुख स्तंभ: डेटा और सामग्री तैयारी
इन बाधाओं को पार करने के लिए, संगठनों को दो महत्वपूर्ण घटकों को प्राथमिकता देनी चाहिए: डेटा तैयारी और सामग्री तैयारी। डेटा तैयारी AI को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा से ईंधन भरने के समान है, और सामग्री तैयारी स्वचालन में मदद के लिए सूचना को सुव्यवस्थित करती है।
डेटा तैयारी हासिल करना
मरीज-स्तरीय डेटा अक्सर उद्योग मानकों पर होते हैं। हालांकि, संक्षिप्त-स्तरीय डेटा CSRs के लिए आवश्यक होते हैं जो असंगत होते हैं, जिससे सफल AI तैनाती में बाधाएँ खड़ी होती हैं। यह सुनिश्चित करना कि डेटा मानकीकृत और विश्वसनीय हो, इस क्षेत्र में सार्थक AI एकीकरण की नींव है।
सामग्री का सुव्यवस्थीत करना
सामग्री को अनुकूलित करने के लिए तीन महत्वपूर्ण कदम हैं: दस्तावेज़ दायरों को परिभाषित करना, व्यक्तिनिष्ठ, राय-आधारित सामग्री को समाप्त करना, और अनावश्यक जानकारी को खत्म करना। उद्देश्यपूर्ण, तथ्य-आधारित सामग्री वैज्ञानिक अखंडता को बनाए रखती है, जबकि पुनरावृत्ति रुद्धि त्रुटियों को रोकती है और दस्तावेज़ समीक्षा में तेजी लाती है।
सामग्री परिवेश में एक संशोधनशील बदलाव
सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाना सामग्री तैयारी में पूरे विनियामक प्रस्तुतिप्रक्रिया में एक परिवर्तनकारी लहर उत्पन्न करता है। विभिन्न दस्तावेज़ घटकों की भूमिकाओं को नया रूप देकर, प्रस्तुतिप्रक्रिया अधिक तर्कसंगत और पारदर्शी हो जाती है।
उद्योग परिवर्तन के लिए AI एक उत्प्रेरक के रूप में
हालांकि AI गति बढ़ा सकता है, इसका असली प्रभाव उद्योगव्यापी आत्मनिरीक्षण की प्रेरणा में है, पेशेवरों को अधिक दक्षता और मूल्य के लिए पुराने प्रक्रियाओं को परिष्कृत करने का आग्रह करते हुए। AI की पूरी क्षमता का उपयोग करने के लिए, उद्योग को डेटा को मानकीकृत करना होगा, सामग्री को सुव्यवस्थित करना होगा, और दक्षता और उद्देश्यपूर्ण रिपोर्टिंग को महत्व देने वाली संस्कृति को बढ़ावा देना होगा।
परिवर्तन के लिए तैयार हैं?
सवाल यह नहीं है कि AI को अपनाना चाहिए या नहीं—यह यह तय करना है कि वर्तमान प्रक्रियाएँ आसन्न परिवर्तन के लिए तैयार हैं या नहीं। जैसे ही AI चिकित्सीय लेखन और विनियामक प्रस्तुतियों के क्षेत्र में आता है, इसका प्रभाव जीवन विज्ञान उद्योग में इसकी महत्वपूर्ण क्रियाओं के संचालन में एक आवश्यक, लंबित परिवर्तन को प्रेरित करता है।