未来予測は、私たちの中で最も賢い人間でさえも愚かに見せるコツを心得ている。90年代の技術評論家たちがインターネットを一過性の流行と嘲笑したことを覚えているだろうか？そして今日、私たちの生活は、彼らが想像もしなかったような形でウェブと絡み合っている。この記事では、SENDデータの作成と分析の両方における人工知能（AI）の役割という、私たちの業界に革命を起こそうとしているもうひとつのフロンティアを探ります。AIが非臨床データ交換にもたらすゲームチェンジャーの可能性に飛び込んでみよう。
私のように聞こえただろうか？ChatGPTに私のブログを読んでもらい、私の典型的な文体で、SENDデータの作成と分析の両方におけるAIの利用可能性について議論する記事の冒頭の段落を書いてもらった結果、こうなった。今まで「絡み合う」という言葉を使ったことはなかったと思うが、なかなかいい仕事をしてくれたと思う。でも、「絡み合う」という言葉を使ったことはなかったと思う。
AIは最近、私たちの身の回りにあふれているようで、データ分析やパターン認識、自然言語処理、画像・映像認識などに秀でているように見える。AIは反復作業を自動化することができ、推薦システムや予測分析などのアプリケーションに使用されている。AIは、詐欺検知、サイバーセキュリティ、サプライチェーン管理などにおいて明確な用途があり、様々な業界において革新的なアプリケーションに使用されているようだ。私たちの多くは、ウェブサイトのチャット機能を使って、AIボットからの支援を受けていることに気づいたことがあるはずだ。
では、SENDへの応用は可能なのだろうか？人の代わりにAIが研究データをSENDに変換できるはずだ、と軽々しく言う人を聞いたことがある。個人的には、それは（少なくとも短期的には）ナンセンスだと思いますが、AIを私たち自身の非常に効率的なアシスタントのように使い、反復的なタスクを引き受け、データの適合性の問題を解決する方法などについてインテリジェントな提案をすることができるようになるべきだと思います。
AIに判断を委ねるのではなく、AIを支援するツールとして使うべきだと思っているからだ。例えば、SENDデータセットを生成する際、データ収集で使用されたある用語をSEND管理用語（CT）に翻訳する必要があるとしよう。AIにその決定を代行してほしいとは思いませんが、アプリケーションがこの問題を検出し、最も適切なCTを提案してくれるのであれば、素晴らしいことだと思いませんか？
もう一つの用途は、プロトコール文書、SOP、その他のサポート文書と同様に、レポートのテキスト部分から試験デザインパラメータやその他のメタデータを抽出することである。AIの自然言語処理は、人間の言葉を理解し、解釈し、生成することができる（これはチャットボットのようなアプリケーションで使用される）ので、文書を読み、人間にかかる時間のほんの一部で関連情報を抽出することができるはずである。人間がそのような提案をチェックし、受け入れる必要はあるが、より早く答えにたどり着けるはずだ。
SENDデータセットの作成に携わる人にとって、AIがすぐにあなたの仕事を奪うとは思えないが、より簡単になるかもしれない。しかし、AIがあなたの仕事を奪うことはないだろう。しかし、AIはあなたの仕事を容易にするかもしれない。そう考えて、標準化された非臨床データの検索、要約、分析においてAIが果たす役割について議論し始める前に、私は言葉を使い果たした。多分、それは将来のブログのトピックになるはずだ。
次回まで
マルク
