在药物安全领域，生命攸关，人工智能（AI）与药物警戒的结合正在悄然改变制药公司确保药品安全的方式。Vani Pathuri一直积极参与这一变革，她的工作涵盖了法规合规和先进技术。
据报道，全球制药公司正越来越多地依赖人工智能和机器学习来现代化其药物安全操作。结果如何？不良事件报告速度加快，信号检测更加精准，并且效率显著提升。据知情人士透露，那些曾经完全依赖人工流程监测副作用的机构现在正大力投资于智能自动化。
“AI和机器学习在药物警戒中已不再是可选项——它们已成为处理现代规模数据的必要工具，” Vani Pathuri表示。她曾在强生（Johnson & Johnson）、武田制药（Takeda）和普渡制药（Purdue Pharmaceuticals）等大型企业领导安全运营。
Pathuri的工作包括使用自然语言处理（NLP）实施AI信号检测框架，以扫描自发性报告甚至社交媒体讨论中的潜在药物不良反应（ADRs）。报告显示，此类举措使信号检测的准确性提高了40%。
她的另一项显著贡献在于部署基于AI的分诊系统。据报道，这些系统的改进包括减少了人工分诊的工作量，使团队能够专注于高风险案例。“通过使用自动化质量检查，我们看到了案件处理速度提高了35%，错误率大幅下降了30%-40%，”Pathuri分享道。
来自专家的意见指出，另一个关键创新领域是基于NLP的质量控制过滤器。这些工具通过标准化叙述并提高数据完整性，成功解决了不良反应报告不一致的问题。“这是一项关键举措，特别是在患者报告结果往往杂乱或不完整的情况下，”Pathuri解释道。
此外，她在监管检查准备方面的工作（通常被认为是AI主导系统的灰色地带）也颇具影响力。Pathuri通过设计具有透明审计跟踪和符合法规要求文档的AI系统，帮助团队成功通过了FDA（美国食品药品监督管理局）和EMA（欧洲药品管理局）等严格机构的审核。
业内人士表示，尽管这些技术正在逐步普及，但仍面临挑战。一个显著的问题是算法偏差——通常源于有限或同质化数据集。Pathuri通过与数据科学团队密切合作，扩展包含真实世界证据的训练数据集，从而使得预测模型更具包容性和准确性。
根据现有数据，她的贡献成果是可以量化的。在其指导下，自动化系统在支持监管提交时达到了超过95%的准确率，并缩短了ADR检测的时间线——这一改进直接惠及患者安全。
领域专家一致认为，药物警戒的下一阶段增长将来自于向预测性和实时监控的转变。“我们可以看到从被动到主动药物警戒的明显过渡，”Pathuri说，“随着实时数据分析的兴起，我们不仅是在解决问题，而是开始预测问题。”
反映这一愿景的相关研究文章之一是她发表的《革命性的药物安全：人工智能与机器学习在药物警戒中的作用》，该文由Nexpro Technologies Inc.发布。她的未来研究预计将探讨AI在COVID-19疫苗监测和肿瘤学药物警戒中的应用。
从监管角度来看，包括Pathuri在内的专家认为未来的关键在于可解释的人工智能（XAI），以确保决策算法保持可解释性和透明性。“我们不能从药物警戒中去除人的因素，”她指出，“但我们可以赋予它更快的速度、更大的规模和更高的精确性。”
在全球卫生系统推动对药物安全挑战更敏捷应对的背景下，像Vani Pathuri这样的专业人士正在影响当前实践。在一个数据驱动决策的时代，她的工作展示了AI如何支持公共健康和制药行业的运作。
关于Vani Pathuri
Vani Pathuri拥有医疗保健和商业学术背景，最初毕业于印度海得拉巴的Owaisi护理学院，获得护理学位。随后，她在美国继续深造，在西弗吉尼亚州亨廷顿获得了医疗管理硕士学位，并在肯塔基州路易斯维尔取得了专业MBA学位。在医疗保健和制药行业拥有十余年经验的Vani曾在Unicon Pharma、Nexpro Technologies Inc.、Mirati Therapeutics和Arisglobal等公司担任多种药物警戒角色。她的工作主要集中在药物安全领域，涉及报告创建、监管提交和不良事件数据管理。
目前，她在宾夕法尼亚州普鲁士国王市的Nexpro Technologies Inc.任职，负责阿片类产品，监督安全报告提交，并与供应商合作以确保合规。Vani已在她的领域发表了20篇文章，并因其在药物警戒中关于AI的见解获得了多项认可。
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