Artificial Intelligence Across the Pharmaceutical Life Cycle: Implications for Industry-Based Clinical Pharmacists.

چکیده اصلی

Artificial intelligence (AI) is increasingly shaping the pharmaceutical industry. This ACCP commentary examines the implications of AI for industry-based clinical pharmacists across the pharmaceutical life cycle, including drug development, regulatory affairs, medical affairs, health economics and outcomes research, and pharmacovigilance. Artificial intelligence-enabled tools may support target identification, clinical trial design, regulatory intelligence, evidence synthesis, medical content generation, real-world evidence analysis, economic modeling, adverse event processing, and safety signal detection. As these tools mature, the role of the clinical pharmacist is likely to shift from primarily task execution toward clinical interpretation, quality assurance, strategic decision-making, and governance of AI-supported outputs. However, AI implementation also introduces important risks and practical implementation challenges. These limitations reinforce the need for clinical pharmacists to remain actively engaged as human-in-the-loop experts who can assess whether AI-generated insights are scientifically valid, clinically relevant, ethically sound, and appropriate for decision-making. Ultimately, AI may expand the reach and efficiency of pharmaceutical industry functions, but successful integration will depend on pharmacist leadership in evaluation, oversight, and responsible implementation.

ترجمه فارسی چکیده

هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای بر صنعت دارویی اثر می‌گذارد. این دیدگاه ACCP پیامدهای هوش مصنوعی را برای داروسازان بالینی صنعتی در طول چرخه دارویی، از جمله توسعه دارو، امور تنظیم‌گری، امور پزشکی، تحقیقات اقتصاد سلامت و نتایج، و داروسازی بالینی بررسی می‌کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند شناسایی هدف، طراحی آزمایش‌های بالینی، هوشمندی تنظیم‌گری، سنتز شواهد، تولید محتوای پزشکی، تحلیل شواهد واقعی، مدل‌سازی اقتصادی، پردازش رویدادهای نامطلوب و تشخیص سیگنال ایمنی را پشتیبانی کنند. با بلوغ این ابزارها، نقش داروساز بالینی احتمالاً از اجرای وظایف به تفسیر بالینی، ضمانت کیفیت، تصمیم‌گیری استراتژیک و نظارت بر خروجی‌های پشتیبانی شده توسط هوش مصنوعی تغییر می‌کند. با این حال، پیاده‌سازی هوش مصنوعی همچنین ریسک‌ها و چالش‌های عملیاتی مهمی را معرفی می‌کند. این محدودیت‌ها نیاز داروسازان بالینی را برای حفظ مشارکت فعال به عنوان متخصصان انسانی در حلقه (human-in-the-loop) تقویت می‌کند تا بتوانند ارزیابی کنند که آیا بینش‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی از نظر علمی معتبر، بالینی مرتبط، اخلاقی صحیح و مناسب برای تصمیم‌گیری هستند. در نهایت، هوش مصنوعی ممکن است گستره و کارایی عملکردهای صنعت دارویی را گسترش دهد، اما ادغام موفقیت‌آمیز به رهبری داروسازان در ارزیابی، نظارت و پیاده‌سازی مسئولانه وابسته است.

متن کامل اصلی