نشرة التشريعات في أسبوع البريدية - العدد #20 ما هو شكل الذكاء الاصطناعي AI في التنظيمات الدوائية مستقبلا؟ وعن تطبيقاته الإيجابية والسلبية في مجال التنظيمات الدوائية أيضا!

مرحبا بالمنظمين حديثا إلى النشرة، والتي أنقل لكم فيها تجربتي في دراسة الماجستير التنفيذي في التشريعات الدوائية بجامعة الملك سعود 2023 م ( ‏Executive drug regulatory master in KSU) بشكل أسبوعي في صباح كل يوم أحد ☀️  

وهي لا تُعبرّ إلا عن وجهة نظر ناقلها،  راغبا بذلك توثيق الرحلة مع الآخرين ومشاركتهم طريق التعلم في أحد أعرق جامعات المملكة العربية السعودية.

ناقل هذه التجربة هو أنا عبدالعزيز آل رفده تجدني في منصة linkedin،أو منصة Twitter (X)  صيدلي بمدينة الملك سعود الطبية منذ العام 2018م حتى اليوم، وكاتب ابداعي لعديد من المقالات والنشرات البريدية منذ العام 2018م وحتى هذا اليوم.

لن أستطيع إكمال هذه الرحلة دون تشجيعك وتحفيزك لي للمضي قُدما لنشر باقي الأعداد، فبمشاركتك، وتعليقك، ونقدك الإيجابي سوف تساعدني كثيرا للإستمرار حتى النهاية.

ملاحظات مهمة 📝

لإيماني بإثراء المحتوى العربي بشكل عام، والصيدلاني بشخص خاص بدأت هذه الرحلة، وقد وصلتني عن نشرة التشريعات في أسبوع الكثير من كلمات المديح والتشجيع سواء من أعضاء هيئة التدريس، أو زملاء الدفعة الدراسية، أو ممن ينتسبون في السلك الصيدلاني بكافة قطاعاته، سعيد بأن النشرات السابقة نالت استحسانهم، وبإذن الله بأن القادم منها أجمل بهاءْ وحُلّة. 🙏🏼

أثق تماما بأن المستقبل مشرق بالكثير من الرائعين الذين بإمكانهم صنع أعمال عظيمة من شأنها إحداث أثر ايجابي في المجتمع العلمي والصحي 🪴

قراءة مُفيدة للنشرة العشرين من نشرة التشريعات في أسبوع البريدية.

من المعلوم بأن القطاع الصيدلاني بتنظيماته الدوائية المتعلقة بالهيئات والسلطات العُليا تعتبران من أقوى الأنظمة عالميا، وذلك بسبب أن لها علاقة مباشرة في الحماية المجتمعية التي تهدف لسلامته وصحته المستدامة. 

فبالحديث عن الشركات الدوائية يوجد لديها العديد من الأنظمة والقوانين التي تستوجب عليها اتباعها سواء كانت هذه القوانين  على المستوى المحلي، أو الإقليمي، أو الدولي، وهي عملية طويلة تبدأ منذ اكتشاف الدواء وصولا لمراقبته بعد طرحه في الأسواق، ويشمل ذلك التجارب السريرية لهذه الأدوية، وطرق إنتاجها، وعمليات توزيعها المختلفة. 

مما يعني وجود كمية كبيرة من البيانات، والوثائق، والمستندات التي يجب أن توثق ويسهل الرجوع إليها في كل مرة، وبسبب الزامية التدخل البشري الدائم للمراقبة والتدقيق لهذه العمليات المعقدة  فقد يوجد هناك فرص محتملة لوقوع الخطأ، أو النسيان، أو إطالة المدة بسبب قلة الموظفين، أو لتعقيد العملية، أو لحساسية المنتج الذي تتم مراجعته والتدقيق في أوراقه مما يؤدي لتراكم الأعمال مما يؤدي في نهاية المطاف لتأخر عمليات قبولها. 

كيف هو المستقبل للشؤون التنظيمية الدوائية Regulatory affairs مع الذكاء الاصطناعي؟ 

الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence لديه المقدرة المحوسبة التي تؤدي المهام عوضا عن البشر، خصوصا تلك المهام التي تتطلب مجهودا ذهنيا من قبيل التفكير، والاكتشاف، والتعلم من الأخطاء السابقة. 

فمع دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي AI مع الشؤون التنظيمية Regulatory affairs سوف تقوم بتأدية المهام المعقدة واتخاذ الشكل الهيكلي الذي يعتمد على التبسيط وذلك من خلال أتمتة العديد من الخطوات مثل (الأعمال الإدارية، وملئ الملفات، والتدقيق، وتنفيذ اللوائح، وإدارة عمليات الجودة). 

مما يعني فاعلية قصوى في الوقت والجهد efficiency، والاستفادة من العنصر البشري في المهام التي تتطلب قدرات ذهنية أكثر تعقيدا، فعلى الرغم بأن تقنيات الذكاء الاصطناعي لا زالت في مراحلها الأولية، إلا أن بإمكانها إحداث ثورة كبير في القطاع الدوائي بمختلف مجالاته. 

في السنوات الحالية هناك الكثير من الأنظمة الطويلة والمعقدة، في المقابل يوجد العديد من الشركات الدوائية التي تتوسع أو التي نشأت بالفعل مؤخرا أو مثل التي لا زالت في طور الإنشاء، مما يعني زيادة الطلب على تقنيات الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence أكثر من أي وقت مضى من أجل تبسيط الإجراءات، وخلق القرارات السريعة والدقيقة والتي تعود على المجتمع والصناعة الدوائية بالنفع.

ولكن لنتوقف قليلا في بعض التعريفات المهمة وهي تلك المتعلقة بتقنيات الذكاء الاصطناعي AI 🧐

 تعاريفها المختلفة هي على النحو الآتي: 

✔️ الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence:

هو مجال من مجالات علوم الحاسب، والذي بدوره يهدف لإنشاء أنظمة، وبرامج، وآلالات قادرة على آداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري في التعاطي والتفاعل مع هذه المهام. 

✔️ تعلم الآلة Machine learning: 

هي مجموعة فرعية من مجموعات الذكاء الاصطناعي AI والتي بدورها تركز على الخورارزميات وبناء النماذج الإحصائية، التي تُمكّن أجهزة الحاسوب التعلم من هذه البيانات المجمعّة وبناء التوقعات المستقبلية وفقا لها، مع اتخاذ القرارات التي تبنى على هذه البيانات وذلك بدون برمجتها بشكل دوري ومتكرر . 

✔️التعلم العميق Deep learning: 

هو مجال منبثق مع تعلم الآلة ML والتي يتم الاستعانة بها في الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة، والتي يكون دورها بناء النماذج الأكثر تعقيدا من سابقتها وخلق الحلول لها. 

ما هي إيجابيات دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال التنظيمات الدوائية Regulatory affairs ؟ 

دخول الذكاء الاصطناعي في مجال التنظيمات الدوائية سوف يساعد في عمليات اكتشاف الدواء، وسرعة إجراءات قبول الأدوية ووصولها للسوق الدوائي، وتحسين تقديم البيانات بعد عملية فحصها وتحليلها لصُنّاع القرار، مع معرفة الفرص السانحة مستقبلا، والتنبؤ على تجنب المشاكل، بالتالي تمكن العاملين في هذا القطاع بوضع الخطط الاستباقية وعدم انتظار وصول الخلل ومن ثم التعامل مع كرد فعل غير مخطط له مستقبلا، مما يزيد التنافسية بين الشركات الدوائية، وليكون المستفيد من هذه التقنيات المتقدمة الهيئات الرقابية المختلفة وذلك بتوفر الدواء بشكل دائم في السوق الدوائي. 

أيضا من الأمور الإيجابية لدخول أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال التنظيمات الدوائية هي المقدرة السريعة على فرز الملفات، وترتيبها، والرجوع عليها بكبسة زر واحدة، ويتميز أيضا بقدرته على قراءة النصوص، وملئ النماذج الأساسية المطلوبة، مما يساهم بشكل مباشر في حفظ الوقت، ومنع وقوع الأخطاء وتقليل هوامش حدوثها قريبا من الصفر. 

ويمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالاحتمالات المستقبلية وذلك مع تحليل البيانات الكبيرة عن طريق تعلم الآلة Machine learning والتعلم العميق Deep learning  واللذان يعتبران فرعين من فروع الذكاء الاصطناعي، وهما بدورهما يقومان بفهم البيانات الأكثر تعقيدا وتفسيرها، وذلك بخلق الأنماط والنماذج المتعددة لإنشاء بيانات مماثلة من الواقع الحالي واستنتاجها مستقبلا. 

هل هناك أمثلة يمكنها تقريب الصورة أكثر؟ 

مثلا في مراقبة الأدوية بعد نزولها في السوق الدوائي لمعرفة الآثار الجانبية المحتملة  Pharmacovigilance أو Post marketing surveillance يقوم الذكاء الاصطناعي وفروعه بتحليل البيانات بمختلف الوسائل مثل (الأنظمة المعلوماتية في المستشفيات، أو شركات التأمين الطبية، أو الحكومية المعنية بصحة المرضى مثل تطبيق صحتي، أو ما يقوم بتعبئته المريض يدويا أو الكترونيا بعد ظهور الأعراض عليه، ومراقبة ردود الأفعال التي حصلت بسبب الدواء في مختلف وسائل التواصل الاجتماعي) لتجمع هذه البيانات بعد تحليلها من قبل الذكاء  الاصطناعي ، والذي بدوره سوف يخلق الحلول، ويستنتج القرارات، ويتنبأ بالمستقبل وفقا للأرقام المعطاه عبر هذه الأنظمة الإلكترونية. 

فمن المعلوم بأن المجال الطبي مليئ بالأساليب التقنية المتطورة والتي يتم الاستعانة بها في التشخيص الطبي، واقتراح الخطط الطبية، وذلك بغية تحقيق أقصى فائدة، وتحسين النتائج للمرضى بشكل متواصل. 

وذلك يمكن مرة أخرى من خلال خلق الأنماط المتعددة، واستقراء قراءات للمستقبل عن طريق البيانات الحالية أو المستقاة من بيانات العالم الحقيقي Real world evidence في تحديد عناصر السلامة والفعالية المطلوبة، والدخول في الأمور الأكثر تعقيدا في اكتشافات الأدوية وتسريع عملياتها، مع الاستغناء المحتمل على الحيوانات في المختبر وذلك لقدرة الذكاء الاصطناعي على معرفة درجات سمية الدواء، والجرعات المناسبة، بناءً على البيانات المعطاه، وتنبؤ حركية الدواء وتفاعله داخل جسم الإنسان.

فتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي سيُمكّن الباحثين من معرفة تقييمات المخاطر والمنفعة، وترجيح الخيار الأفضل بشكل آلي وسريع للغاية سيخدم البشرية، وسيسمح لهم عيش حياة أكثر أمانا وجودة.

ماذا عن سلبيات الذكاء الاصطناعي في التنظيمات الدوائية Regulatory affairs ؟ 

هناك العديد من المخاوف والتحديات المتعلقة بإستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تلك المتعلقة بشأن الخصوصية للبيانات المستخدمة، والخوف من اختراقها أو تسربها، والحاجة الدائمة بسبب هذه العوامل للإشراف والتدخل البشري، في مراقبتها وضبطها. 

وتبقى محدودية مثل هذه التقنيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في صعوبة الإدراك البصري، والتعرف على الكلام، وتفسير مختلف اللغات العالمية، وعدم الركون عليها في مسائل اتخاذ القرارات بشكل مطلق، لأن هناك العديد من الخطوات التي تتطلب فهم علم النفس البشري والعصبي كذلك.

فالبيانات التي تأتي لدى التنظيمات الدوائية هي قادمة من العديد من المصادر المختلفة فمنها الموثوق به ومنه من يحتاج لعمليات التدقيق والمراجعة والتي بدورها تستوجب إعمال الذهن والعقل لتفنيدها وتفسيرها، والفرز الصحيح لبيانات صحيحة بالفعل واستبعاد أخرى خاطئة أو غير واضحة.

فمثل هذه البيانات لا بد أن تكن صحيحة وكاملة، لأن نقصها يعني وجود بيانات منحازة لم تُبنى على معلومة صريحة بشأنها، مما يؤثر على تبني هذه القرارات وتنفيذها، فقد تكون هذه النتائج تحمل طابعا من التحيزات العنصرية، أو العدائية ضد فئة أو ديانة أو عرقية بعينها. 

وبسبب وجود العديد من الأنظمة المختلفة قد يوجد هناك صعوبة في مرونة مثل هذه الأنظمة على فهم واستيعاب الديناميكية المتغيرة في عالم القطاع الدوائي الذي قد يخضع للتغيير أو التجديد في أي لحظة. 

أما عن وجود أنظمة متوائمة مع بعضها الآخر، وتوفر بنية تحتية معلوماتية وموحدة محليا وعالميا قد يواجهه العديد من الاعتراضات العالمية بسبب حماية الأمن القومي وعدم سماح مختلف الدول في تبني مثل هذه النماذج المتوائمة والتي قد تستخدم ضدها، في اختراق خصوصياتها وبياناتها. 

أيضا وجود تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل متدفق ومتواصل تستوجب وجود كادر بشري ومدرب تدريبا عاليا في استيعاب هذه الأنظمة، وإصلاح الخلل فيها، وتطويرها، ومساعدتها على اتخاذ قرارات أفضل في كل مرة. 

هل بإمكان عديد الشركات العالمية والمحلية تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي واستخدامها مباشرة ؟

التقنيات الثورية مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هي تقنيات غالية الثمن ولا يمكن للشركات خصوصا الصغيرة منها شراؤها وتطبيق كل تفاصيلها خلال وقت وجيز، بل هي أيضا تستهلك الكثير من الوقت في وجود أنظمة قوية الكترونية مساعدة، في عمليات ربطها، وصيانتها، وتدريب العنصر البشري في متابعتها وتصحيح أخطائها أيضا أولا بأول. 

والآن دورك! 

 قل لي ما هو الذي رأيك في تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال التنظيمات الدوائية، هل تظن بأنها سوف تساعد الشركات والهيئات العالمية على اتخاذ قرارات أفضل؟ أم أن الوقت ما زال مبكرا لأدوار الذكاء الاصطناعي في مجال التنظيمات الدوائية محليا وعالميا؟ 

شاركني اجابتك بالتعليق على هذه النشرة أو مراسلتي على البريد الخاص 🙏🏼

النهاية 🔚

استغرقت مني هذه النشرة وقتا طويلا في إعدادها، كتابة وتحريرا ومن ثم تلخيصها لك على هذا القالب، إن وجدت فيها فائدة تعود عليك بالنفع يمكنك رد هذا الجميل بمشاركة هذه النشرة للمهتمين بها الآن عبر ملف النشرة. 

إن كان هناك أسئلة تتعلق بكل ما ورد أعلاه  أو اقتراحات للتطوير من النشرة، وإضافة أفكار لها يمكنك مراسلتي عبر البريد الإلكتروني [email protected]. 

أيضا يمكنك متابعتي عبر وسائل التواصل المختلفة عبر الرابط. 

يوم سعيد أتمناه لك 🙏🏼

كواليس النشرة 📸