Article
L’IA à l’honneur : Points à retenir du Congrès mondial sur la sécurité des patients
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Lin Li, Ph.D.
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José Miguel Rivas Romero
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Stephen Sun, MD, MPH
L’industrie a atteint un point où la compréhension de l’intelligence artificielle (IA) et de ses applications potentielles en pharmacovigilance a considérablement évolué. C’est ce qui ressort du Congrès mondial sur la sécurité des patients, qui s’est tenu à Amsterdam du 22 au 24 septembre, et du Congrès qui s’est tenu à Boston du 13 au 15 octobre. Pour les leaders du photovoltaïque à l’échelle mondiale, l’implication de ces développements est la façon dont les flux de travail photovoltaïques eux-mêmes devraient évoluer pour tirer le meilleur parti de l’IA et l’importance non seulement de mettre en œuvre mais aussi de comprendre la technologie.
Gérer les risques liés à l’IA
Les intervenants aux deux réunions ont souligné l’importance de connaître les limites de l’IA, de comprendre les risques et la manière de les contrôler. L’objectif de toutes les parties prenantes était de démontrer la valeur de la mise en œuvre de l’IA.
Lors d’une session à Boston, la discussion a mis l’accent sur la gouvernance ciblée, l’évaluation continue des cas d’utilisation de l’IA et la gestion des risques. Ceci est important car les environnements hautement réglementés nécessitent la validation des résultats, une surveillance humaine, des contrôles documentés, un examen des domaines dans lesquels l’IA est appropriée et de ceux où elle ne l’est pas, et une évaluation des risques liés au modèle ou au flux de travail. L’un des principaux points à retenir de la session est que la valeur de l’IA est indissociable de la gouvernance dans les environnements photovoltaïques et de sécurité.
Lors d’une session à Boston, la discussion a mis l’accent sur la gouvernance ciblée, l’évaluation continue des cas d’utilisation de l’IA et la gestion des risques. Ceci est important car les environnements hautement réglementés nécessitent la validation des résultats, une surveillance humaine, des contrôles documentés, un examen des domaines dans lesquels l’IA est appropriée et de ceux où elle ne l’est pas, et une évaluation des risques liés au modèle ou au flux de travail. L’un des principaux points à retenir de la session est que la valeur de l’IA est indissociable de la gouvernance dans les environnements photovoltaïques et de sécurité.
Supervision, gestion des changements et suivi
Les deux réunions ont également fait passer un message fort selon lequel l’innovation ne peut être séparée de la gestion du changement. Toute nouvelle mise en œuvre de système doit être soutenue par un plan de gestion du changement solide, qui s’applique également aux changements organisationnels plus larges tels que les modèles centralisés. Une adoption réussie dépend de la clarté des rôles, de la préparation des parties prenantes, de la formation, de la conception des flux de travail et de l’exécution disciplinée.
Les autorités sanitaires testent également l’IA, et les régulateurs encouragent les entreprises à continuer d’explorer son utilisation. Cependant, les régulateurs ont exprimé une attente claire pour des protocoles d’évaluation structurés, des approches de validation solides et une surveillance continue au fil du temps, même lorsque les premières données semblent encourageantes.
Les autorités sanitaires testent également l’IA, et les régulateurs encouragent les entreprises à continuer d’explorer son utilisation. Cependant, les régulateurs ont exprimé une attente claire pour des protocoles d’évaluation structurés, des approches de validation solides et une surveillance continue au fil du temps, même lorsque les premières données semblent encourageantes.
La recommandation des régulateurs est de commencer petit et de passer à l’échelle. L’approche préférée consiste à commencer par des cas d’utilisation ciblés et gérables, à démontrer la valeur et à affiner la gouvernance et les flux de travail avant de s’étendre plus largement.
Un autre point de discussion important lors de la réunion d’Amsterdam a été le rôle de l’IA agentique dans le traitement des événements indésirables. Bien qu’il y ait un intérêt évident pour le potentiel de ces modèles, l’accent a été mis sur la surveillance et l’escalade. Le concept discuté était celui de superviseurs d’agents intégrés dans l’organisation pour superviser les escouades d’agents, avec des transferts obligatoires à des humains chaque fois qu’une ambiguïté survient, en particulier dans le contexte d’événements indésirables graves.
Un autre point de discussion important lors de la réunion d’Amsterdam a été le rôle de l’IA agentique dans le traitement des événements indésirables. Bien qu’il y ait un intérêt évident pour le potentiel de ces modèles, l’accent a été mis sur la surveillance et l’escalade. Le concept discuté était celui de superviseurs d’agents intégrés dans l’organisation pour superviser les escouades d’agents, avec des transferts obligatoires à des humains chaque fois qu’une ambiguïté survient, en particulier dans le contexte d’événements indésirables graves.
Comment faire de l’IA une réalité dans le photovoltaïque
Les thèmes clés de la réunion de Boston ont exploré la meilleure façon d’appliquer l’IA pour obtenir des résultats positifs. Les intervenants ont souligné l’importance de la normalisation, notant que les variations locales créent de l’inefficacité, des risques de qualité et des frictions de mise en œuvre. Si le processus est fragmenté, l’IA a tendance à amplifier les incohérences plutôt qu’à les résoudre.
Une adoption réussie doit également être liée à la résolution des problèmes opérationnels, tels que l’automatisation de la réception, l’utilisation de technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour le traitement des documents, le triage des cas, la traduction assistée par l’IA, l’assistance à l’examen médical, ainsi que le résumé et le suivi.
Une adoption réussie doit également être liée à la résolution des problèmes opérationnels, tels que l’automatisation de la réception, l’utilisation de technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour le traitement des documents, le triage des cas, la traduction assistée par l’IA, l’assistance à l’examen médical, ainsi que le résumé et le suivi.
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Emplois d’aujourd’hui et de demain
L’un des principaux domaines d’intérêt est l’impact de l’IA sur les emplois, y compris son potentiel à créer de nouveaux rôles axés sur la gestion et la coordination des agents d’IA, tout en permettant aux employés de passer à des rôles plus stratégiques.
Le rôle des responsables de la pharmacovigilance et l’impact de la technologie sur l’emploi ont également été discutés lors de la réunion d’Amsterdam. L’une des principales considérations est la complexité croissante du maintien de la supervision des activités photovoltaïques mondiales d’une entreprise.
Les responsables du PV, de la personne qualifiée de l’UE pour la pharmacovigilance (QPPV) et d’autres fonctions du PV doivent démontrer aux inspecteurs et aux auditeurs que les processus sont gérés comme prévu et que l’entreprise est prête pour l’inspection.
Le rôle des responsables de la pharmacovigilance et l’impact de la technologie sur l’emploi ont également été discutés lors de la réunion d’Amsterdam. L’une des principales considérations est la complexité croissante du maintien de la supervision des activités photovoltaïques mondiales d’une entreprise.
Les responsables du PV, de la personne qualifiée de l’UE pour la pharmacovigilance (QPPV) et d’autres fonctions du PV doivent démontrer aux inspecteurs et aux auditeurs que les processus sont gérés comme prévu et que l’entreprise est prête pour l’inspection.
Cependant, de nombreuses entreprises manquent de tableaux de bord qui permettraient une surveillance plus complète. Les discussions ont porté sur la possibilité de tirer parti d’une technologie qui peut démontrer, en un coup d’œil, qu’une entreprise opère dans un environnement validé et qui peut vérifier toute lacune dans le système photovoltaïque, ce qui aiderait à résoudre cette complexité.
Il a également été précisé que même dans les modèles plus centralisés ou technologiques, les équipes locales restent essentielles pour établir des relations avec les régulateurs, maintenir des réseaux solides dans le pays et recueillir des informations pertinentes sur les réglementations locales. Cela nécessitera une plus grande appropriation des processus et une définition réfléchie des domaines dans lesquels l’expertise locale apporte la plus grande valeur.
L’importance de l’expertise humaine a également été soulignée lors de la réunion de Boston, l’un des principaux points à retenir étant que, si l’automatisation accélère le travail, les experts restent responsables du jugement clinique et réglementaire.
Il a également été précisé que même dans les modèles plus centralisés ou technologiques, les équipes locales restent essentielles pour établir des relations avec les régulateurs, maintenir des réseaux solides dans le pays et recueillir des informations pertinentes sur les réglementations locales. Cela nécessitera une plus grande appropriation des processus et une définition réfléchie des domaines dans lesquels l’expertise locale apporte la plus grande valeur.
L’importance de l’expertise humaine a également été soulignée lors de la réunion de Boston, l’un des principaux points à retenir étant que, si l’automatisation accélère le travail, les experts restent responsables du jugement clinique et réglementaire.
Conclusion: Regard vers l’avenir du potentiel de l’IA
Les principaux points à retenir de ces réunions sont qu’au fur et à mesure que les entreprises acquièrent de l’expérience avec l’IA, elles peuvent évaluer où elle peut être exploitée, comment l’information doit circuler, où les méthodes statistiques et l’expertise humaine sont importantes, et comment ces composants doivent fonctionner ensemble.
Une autre orientation importante est l’utilisation de méthodes proactives et prédictives basées sur l’IA pour anticiper plus tôt les problèmes émergents et les résultats futurs potentiels, donnant aux équipes plus de possibilités d’évaluer les preuves, de comprendre les implications possibles et de se préparer aux décisions.
D’après notre expérience, pour y parvenir, il faudra plus que des progrès dans les seuls modèles d’IA. Il peut s’agir de rassembler des sources de données nouvelles ou plus larges, des méthodologies statistiques et prédictives, une expertise scientifique et clinique pertinente et de nouvelles façons de collaborer.
Il est tout aussi important de déterminer comment différents types de preuves peuvent soutenir de manière appropriée les prédictions et comment l’incertitude entourant ces prédictions devrait éclairer les décisions. Cela est étroitement lié au travail d’IA prédictive que nous avons développé, où l’objectif est d’utiliser des données et des méthodes analytiques pour aider à anticiper les résultats et fournir une aide à la décision significative. Il est également possible que ce dont on parle aujourd’hui en tant qu’IA soit simplement l’automatisation d’ici la conférence de l’année prochaine.
Une autre orientation importante est l’utilisation de méthodes proactives et prédictives basées sur l’IA pour anticiper plus tôt les problèmes émergents et les résultats futurs potentiels, donnant aux équipes plus de possibilités d’évaluer les preuves, de comprendre les implications possibles et de se préparer aux décisions.
D’après notre expérience, pour y parvenir, il faudra plus que des progrès dans les seuls modèles d’IA. Il peut s’agir de rassembler des sources de données nouvelles ou plus larges, des méthodologies statistiques et prédictives, une expertise scientifique et clinique pertinente et de nouvelles façons de collaborer.
Il est tout aussi important de déterminer comment différents types de preuves peuvent soutenir de manière appropriée les prédictions et comment l’incertitude entourant ces prédictions devrait éclairer les décisions. Cela est étroitement lié au travail d’IA prédictive que nous avons développé, où l’objectif est d’utiliser des données et des méthodes analytiques pour aider à anticiper les résultats et fournir une aide à la décision significative. Il est également possible que ce dont on parle aujourd’hui en tant qu’IA soit simplement l’automatisation d’ici la conférence de l’année prochaine.
Démenti:
Les informations contenues dans cet article sont destinées à informer les lecteurs sur un sujet lié aux capacités de Cencora et ne constituent pas des conseils juridiques ou d'achat. Cencora, Inc. encourage les lecteurs à examiner les références citées dans cet article et à utiliser leurs propres connaissances et expériences pour prendre des décisions.
