الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية: 8 تطبيقات مثيرة في عام 2022

بفضل Data Science ، لدينا بيننا مثل هذه الابتكارات التي كانت ذات يوم مكونات الخيال العلمي. أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ثورة في الصناعة وأدى إلى اختراع أشياء مثل المساعدين الافتراضيين والسيارات ذاتية القيادة والمنازل الذكية وروبوتات الدردشة والروبوتات الجراحية وغير ذلك الكثير.

وفقًا لـ Tractica ، من المتوقع أن ينمو سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي العالمي من 10.1 مليار دولار أمريكي في 2018 إلى 126 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025. في عصر يعتمد على البيانات حيث تتبنى الشركات عبر جميع أوجه التشابه في الصناعة تقنيات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ، فإن الأدوية الصيدلانية الصناعة ليست استثناء.

عندما يتعلق الأمر بصناعة الأدوية ، يقدم الذكاء الاصطناعي محيطًا من الفرص غير المستغلة لتحويل الأعمال. أحدثت البيانات الضخمة ، جنبًا إلى جنب مع التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، تحولًا جذريًا في نموذج الابتكار لقطاع الأدوية.

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تعزيز الابتكار مع تحسين الإنتاجية وتقديم نتائج أفضل في الوقت نفسه عبر سلسلة القيمة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن بشكل كبير عرض القيمة لشركات الأدوية من خلال دفع الابتكار وإنشاء نماذج أعمال جديدة.

تعرف على المزيد: نظام خبير في الذكاء الاصطناعي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية

يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب صناعة الأدوية تقريبًا ، بدءًا من اكتشاف الأدوية وتطويرها إلى التصنيع والتسويق. من خلال الاستفادة من أنظمة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها في تدفقات العمل الأساسية ، يمكن لشركات الأدوية أن تجعل جميع العمليات التجارية فعالة ، وفعالة من حيث التكلفة ، وخالية من المتاعب.

أفضل جزء هو أنه نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة لتقديم نتائج أفضل لأنها تتعلم باستمرار من البيانات والخبرات الجديدة ، فإنها يمكن أن تكون أداة قوية في جناح البحث والتطوير في صناعة الأدوية.

تعرف على المزيد: تطبيقات الذكاء الاصطناعي

لنلقِ نظرة على بعض أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي أهمية في صناعة المستحضرات الصيدلانية:

1. البحث والتطوير

تستفيد شركات الأدوية في جميع أنحاء العالم من خوارزميات تعلم الآلة والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتبسيط عملية اكتشاف الأدوية. تم تصميم هذه الأدوات الذكية لتحديد الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة ، وبالتالي ، يمكن استخدامها لحل التحديات المرتبطة بالشبكات البيولوجية المعقدة.

هذه القدرة ممتازة لدراسة أنماط الأمراض المختلفة والتعرف على تركيبات الأدوية الأنسب لعلاج سمات معينة لمرض معين. وبناءً على ذلك ، يمكن لشركات الأدوية أن تستثمر في البحث والتطوير لمثل هذه الأدوية التي تتمتع بأعلى فرص علاج مرض أو حالة طبية بنجاح.

2. تطوير الأدوية

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين عملية البحث والتطوير. من تصميم وتحديد جزيئات جديدة إلى التحقق من صحة العقاقير المستهدفة والاكتشافات ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل كل شيء.

وفقًا لدراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، فإن 13.8٪ فقط من الأدوية تنجح في اجتياز التجارب السريرية. علاوة على ذلك ، يتعين على شركة الأدوية دفع ما بين 161 مليون دولار أمريكي إلى 2 مليار دولار أمريكي مقابل عقار ما من أجل اجتياز العملية الكاملة للتجربة السريرية والحصول على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA). هذان هما السببان الرئيسيان وراء تبني شركات الأدوية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتحسين معدلات نجاح الأدوية الجديدة ، وإنشاء علاجات إعلانية أكثر بأسعار معقولة ، والأهم من ذلك ، تقليل التكاليف التشغيلية.

3. التشخيص

يمكن للأطباء استخدام أنظمة التعلم الآلي المتقدمة لجمع ومعالجة وتحليل كميات هائلة من بيانات الرعاية الصحية للمرضى. يستخدم مقدمو الرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم تقنية ML لتخزين بيانات المرضى الحساسة بأمان في السحابة أو نظام تخزين مركزي. يُعرف هذا بالسجلات الطبية الإلكترونية (EMRs).

يمكن للأطباء الرجوع إلى هذه السجلات متى احتاجوا إلى فهم تأثير سمة وراثية معينة على صحة المريض أو كيف يمكن لعقار معين أن يعالج حالة صحية. يمكن لأنظمة ML استخدام البيانات المخزنة في سجلات السجلات الطبية الإلكترونية لعمل تنبؤات في الوقت الفعلي لأغراض التشخيص واقتراح العلاج المناسب للمرضى.

نظرًا لأن تقنيات ML تمتلك القدرة على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة ، يمكنها المساعدة في تسريع عملية التشخيص ، وبالتالي المساعدة في إنقاذ ملايين الأرواح.

4. الوقاية من الأمراض

يمكن لشركات الأدوية استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير علاجات لكل من الأمراض المعروفة مثل الزهايمر وباركنسون والأمراض النادرة. بشكل عام ، لا تنفق شركات الأدوية وقتها ومواردها في البحث عن علاجات للأمراض النادرة نظرًا لأن عائد الاستثمار منخفض جدًا مقارنة بالوقت والتكلفة اللذين يستغرقهما تطوير الأدوية لعلاج الأمراض النادرة.

وفقًا لـ Global Genes ، فإن ما يقرب من 95٪ من الأمراض النادرة ليس لديها علاجات أو علاجات معتمدة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA). ومع ذلك ، بفضل القدرات المبتكرة لمنظمة العفو الدولية والتعلم الآلي ، يتغير السيناريو بسرعة نحو الأفضل.

5. التنبؤ الوبائي

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالفعل من قبل العديد من شركات الأدوية ومقدمي الرعاية الصحية لرصد وتوقع تفشي الأوبئة في جميع أنحاء العالم. تتغذى هذه التقنيات على البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة في الويب ، وتدرس ارتباط العوامل الجيولوجية والبيئية والبيولوجية المختلفة بصحة السكان في المواقع الجغرافية المختلفة ، وتحاول ربط النقاط بين هذه العوامل وتفشي الأوبئة السابقة . تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مفيدة بشكل خاص للاقتصادات المتخلفة التي تفتقر إلى البنية التحتية الطبية والإطار المالي للتعامل مع تفشي الوباء.

أحد الأمثلة الجيدة على تطبيق الذكاء الاصطناعي هذا هو نموذج توقع تفشي الملاريا المستند إلى ML والذي يعمل كأداة تحذير للتنبؤ بأي تفشي محتمل للملاريا ويساعد مقدمي الرعاية الصحية في اتخاذ أفضل الإجراءات لمكافحتها.

6. المراقبة عن بعد

تعتبر المراقبة عن بعد طفرة في قطاعي الأدوية والرعاية الصحية. طورت العديد من شركات الأدوية بالفعل أجهزة قابلة للارتداء مدعومة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها مراقبة المرضى الذين يعانون من أمراض تهدد الحياة عن بُعد.

على سبيل المثال ، تعاونت Tencent Holdings مع Medopad لتطوير تقنية ذكاء اصطناعي يمكنها مراقبة المرضى المصابين بمرض باركنسون عن بُعد وتقليل الوقت المستغرق لإجراء تقييم للوظائف الحركية من 30 دقيقة إلى ثلاث دقائق. من خلال دمج تقنية الذكاء الاصطناعي هذه مع تطبيقات الهاتف الذكي ، من الممكن مراقبة حركات فتح وإغلاق يدي المريض من مكان بعيد.

عند اكتشاف حركة اليد ، ستلتقطها كاميرا الهاتف الذكي لتحديد شدة الأعراض (مرض باركنسون). سيحدد تواتر وسعة الحركة درجة خطورة حالة المريض ، مما يسمح للأطباء بتغيير الأدوية وكذلك جرعات الدواء عن بُعد.

في حالة تفاقم الظروف التي تتطلب ترقية العلاج ، سيرسل الذكاء الاصطناعي تنبيهًا إلى الطبيب ويرتب الفحص. تساعد الإعدادات عن بُعد مثل هذه في التخلص من الحاجة إلى السفر ذهابًا وإيابًا إلى عيادة الطبيب ، مما يوفر على المرضى مشقة السفر والانتظار.

7. التصنيع

يمكن لشركات الأدوية تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية التصنيع لزيادة الإنتاجية وتحسين الكفاءة وإنتاج الأدوية المنقذة للحياة بشكل أسرع. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة وتحسين جميع جوانب عملية التصنيع ، بما في ذلك:

• رقابة جودة
• الصيانة الوقائية
• الحد من النفايات
• تحسين التصميم
• أتمتة العمليات

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل تقنيات التصنيع التقليدية التي تستغرق وقتًا طويلاً ، مما يساعد شركات الأدوية على إطلاق الأدوية في السوق بشكل أسرع بكثير وبأسعار أرخص أيضًا. بصرف النظر عن زيادة عائد الاستثمار بشكل كبير عن طريق الحد من التدخل البشري في عملية التصنيع ، فإن الذكاء الاصطناعي سيقضي أيضًا على أي مجال للخطأ البشري.

اقرأ أيضًا: تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

8. التسويق

بالنظر إلى حقيقة أن صناعة الأدوية هي قطاع يحركه المبيعات ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة في تسويق الأدوية. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركات الأدوية استكشاف وتطوير استراتيجيات تسويق فريدة تعد بإيرادات عالية ووعي بالعلامة التجارية.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في رسم خريطة لرحلة العميل ، وبالتالي السماح للشركات بمعرفة أسلوب التسويق الذي قاد الزائرين إلى موقعهم (تحويل العملاء المحتملين) ودفع الزائرين المحولين في النهاية إلى الشراء منهم. بهذه الطريقة ، يمكن لشركات الأدوية التركيز أكثر على استراتيجيات التسويق التي تؤدي إلى معظم التحويلات وزيادة الإيرادات.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحليل الحملات التسويقية السابقة ومقارنة النتائج لتحديد الحملات التي ظلت الأكثر ربحية. يتيح ذلك للشركات تصميم الحملات التسويقية الحالية وفقًا لذلك ، مع تقليل الوقت وتوفير المال أيضًا. علاوة على ذلك ، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتنبأ بدقة بمعدل نجاح أو فشل الحملات التسويقية.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يجد تطبيقات سريعة في صناعة الأدوية ، فإن عملية التحول لا تخلو من التحديات. عادةً ما تعتمد البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الحالية لمعظم شركات الأدوية على أنظمة قديمة غير مُحسَّنة للذكاء الاصطناعي.

علاوة على ذلك ، فإن تكامل واعتماد الذكاء الاصطناعي يتطلب خبرة ومهارات الصناعة ، وهو أمر لا يزال غير متاح بسهولة. ومع ذلك ، يمكن تسهيل عملية اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاع الأدوية باتباع الخطوات التالية:

• الشراكة والتعاون مع المؤسسات الأكاديمية المتخصصة في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي لتوجيه شركات الأدوية في تبني الذكاء الاصطناعي.
• تعاون مع الشركات المتخصصة في اكتشاف الطب القائم على الذكاء الاصطناعي لجني فوائد مساعدة الخبراء والأدوات المتقدمة والخبرة الصناعية.
• تدريب فرق البحث والتطوير والتصنيع على استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها بالطريقة المناسبة لتحقيق الإنتاجية المثلى.

تغليف

في الختام ، يبدو نطاق الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية واعدًا للغاية. نظرًا لقيام عدد متزايد من شركات الأدوية بتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ، فسوف يؤدي ذلك إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على هذه التقنيات المتقدمة ، مما يجعل الوصول إليها أكثر سهولة بالنسبة لشركات الأدوية الصغيرة والمتوسطة الحجم أيضًا.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فراجع IIIT-B & upGrad's دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، حالة خريجي IIIT-B ، أكثر من 5 مشاريع تكميلية عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.