Courtesy of Forbes

Bagaimana AI Bisa Mempercepat Uji Klinis Obat dan Selamatkan Nyawa

Mengangkat pentingnya penggunaan AI untuk mempercepat dan memperbaiki proses uji klinis yang saat ini lambat dan manual agar obat-obatan hasil penemuan AI dapat lebih cepat sampai ke pasien yang membutuhkan.

14 Nov 2025, 18.45 WIB

69 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

AI memiliki potensi besar untuk mempercepat penemuan dan pengembangan obat.
Proses uji klinis saat ini membutuhkan inovasi untuk mengatasi kemacetan yang telah ada selama bertahun-tahun.
Otomatisasi dan penggunaan analitik prediktif dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas dalam uji klinis.

global - Di era AI sekarang, banyak startup dan perusahaan besar sudah mampu menciptakan molekul obat baru dengan cepat. Namun, produk-produk AI ini masih sulit mencapai pasien karena proses uji klinis yang bergantung pada metode lama yang lambat dan mahal. Proses ini melibatkan kontrak berbelit, verifikasi manual, hingga waktu aktivasi situs uji yang bisa menyentuh delapan bulan atau bahkan bertahun-tahun.

FDA telah mengeluarkan pedoman yang mendukung penggunaan telehealth, pengumpulan data di rumah, dan laboratorium lokal untuk mempercepat uji klinis. Hal ini merupakan langkah penting melawan birokrasi yang panjang dan mengurangi beban pasien dalam mengikuti uji klinis. Namun, dalam prakteknya, penerapan luas tetap menjadi tantangan besar.

Teknologi AI bisa membawa perubahan besar dalam operasi uji klinis, mulai dari menyederhanakan pembuatan kontrak dan anggaran, membangun model digital situs penelitian, hingga otomatisasi proses penentuan lokasi dan prescreening pasien. Dengan otomatisasi dan analitik prediktif, proses uji klinis akan lebih efisien dan mengurangi risiko kesalahan manusia.

Penemuan obat baru yang berhasil melewati tahap awal dengan AI membutuhkan percepatan dalam fase II dan III, yang biasanya paling menghabiskan waktu dan biaya. Tanpa sistem uji klinis yang lebih cepat, potensi AI dalam mempercepat penemuan obat akan terhambat, dan pasien harus menunggu lebih lama untuk mendapatkan terapi inovatif.

Kesimpulannya, teknologi ada sekarang untuk menghilangkan pekerjaan manual dan birokrasi di uji klinis, dan mengintegrasikan AI dalam proses ini akan membuat pengembangan obat lebih cepat dan murah. Ini saatnya industri kesehatan mengambil langkah berani untuk mengadopsi AI penuh guna memberi manfaat bagi jutaan pasien.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/14/pharmas-billion-dollar-problem-trials-that-move-at-the-speed-of-paper/

Analisis Ahli

Eric Topol

"AI memiliki potensi besar untuk mendemokratisasi dan mempercepat penelitian klinis, tapi integrasi data dan perubahan budaya adalah tantangan utama."

Vasant Narasimhan

"Memanfaatkan AI di uji klinis dapat meningkatkan efisiensi dan hasil pasien, namun perlu kolaborasi erat antara regulator, teknologi, dan klinisi."

Analisis Kami

"Walaupun AI sudah merevolusi tahap penemuan obat, saya melihat bahwa transformasi langkah uji klinis merupakan kunci yang selama ini diabaikan namun sangat menentukan keberhasilan terapi di pasar. Jika pelaku industri tidak segera mengadopsi AI secara menyeluruh dalam proses uji klinis, kita akan kehilangan momentum besar di era revolusi teknologi kesehatan ini."

Prediksi Kami

Dalam beberapa tahun ke depan, adopsi AI secara luas dalam operasi uji klinis akan memangkas waktu dan biaya pengembangan obat secara signifikan, memungkinkan terapi-terapi baru berbasis AI sampai lebih cepat ke pasien.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi tantangan utama dalam uji klinis obat yang dihasilkan oleh AI?

Tantangan utama dalam uji klinis adalah proses yang lambat, manual, dan mahal, yang masih bergantung pada banyak dokumen kertas.

Bagaimana AI dapat meningkatkan efisiensi dalam proses uji klinis?

AI dapat meningkatkan efisiensi dengan mengotomatiskan proses seperti penyusunan anggaran, pemilihan situs, dan pra-pemilihan pasien.

Apa yang telah dilakukan FDA untuk mendukung uji klinis yang lebih efisien?

FDA telah mengeluarkan pedoman untuk elemen terdesentralisasi, seperti kunjungan telehealth dan pengumpulan data di rumah, untuk mengurangi gesekan bagi pasien dan situs.

Sebutkan contoh perusahaan yang menggunakan AI untuk penemuan obat!

Salah satu contoh perusahaan adalah Insilico Medicine, yang merancang kandidat obat seperti inhibitor TNIK untuk fibrosis paru.

Mengapa penting untuk mengotomatisasi proses pra-pemilihan pasien dalam uji klinis?

Penting untuk mengotomatisasi proses pra-pemilihan pasien agar kandidat yang memenuhi syarat dapat diidentifikasi dengan cepat tanpa mengandalkan integrasi EMR yang lambat.