Künstliche Intelligenz in der Pharmaindustrie: 8 spannende Anwendungen im Jahr 2022

Dank Data Science haben wir solche Innovationen unter uns, die einst Bestandteile von Science Fiction waren. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben die Branche revolutioniert und zur Erfindung von Dingen wie virtuellen Assistenten, selbstfahrenden Autos, Smart Homes, Chatbots, chirurgischen Bots und vielem mehr geführt.

Laut Tractica wird der weltweite Softwaremarkt für künstliche Intelligenz voraussichtlich von 10,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 auf 126 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen Industrie ist keine Ausnahme.

Wenn es um die pharmazeutische Industrie geht, bietet KI einen Ozean ungenutzter Möglichkeiten für die Unternehmenstransformation. Big Data hat zusammen mit KI-gestützter Analytik zu einem radikalen Paradigmenwechsel im Innovationsparadigma der Pharmabranche geführt.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Innovationen zu fördern und gleichzeitig die Produktivität zu steigern und bessere Ergebnisse in der gesamten Wertschöpfungskette zu erzielen. KI kann das Wertversprechen von Pharmaunternehmen erheblich verbessern, indem sie Innovationen vorantreibt und neue Geschäftsmodelle entwickelt.

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Anwendungen Künstlicher Intelligenz in der Pharmaindustrie

KI kann in fast allen Aspekten der pharmazeutischen Industrie implementiert werden, von der Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten bis hin zu Herstellung und Marketing. Durch die Nutzung und Implementierung von KI-Systemen in den Kernworkflows können Pharmaunternehmen alle Geschäftsabläufe effizient, kostengünstig und problemlos gestalten.

Das Beste daran ist, dass KI-Systeme, da sie darauf ausgelegt sind, bessere Ergebnisse zu liefern, da sie kontinuierlich aus neuen Daten und Erfahrungen lernen, ein leistungsstarkes Werkzeug im Forschungs- und Entwicklungsbereich der pharmazeutischen Industrie sein können.

Mehr wissen: Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Schauen wir uns einige der erwähnenswertesten Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der pharmazeutischen Industrie an:

1. F&E

Pharmaunternehmen auf der ganzen Welt nutzen fortschrittliche ML-Algorithmen und KI-gestützte Tools, um den Arzneimittelentdeckungsprozess zu optimieren. Diese intelligenten Tools wurden entwickelt, um komplizierte Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, und können daher verwendet werden, um Herausforderungen im Zusammenhang mit komplizierten biologischen Netzwerken zu lösen.

Diese Fähigkeit eignet sich hervorragend, um die Muster verschiedener Krankheiten zu untersuchen und zu erkennen, welche Arzneimittelzusammensetzungen am besten zur Behandlung spezifischer Merkmale einer bestimmten Krankheit geeignet wären. Pharmaunternehmen können dementsprechend in die Forschung und Entwicklung solcher Medikamente investieren, die die höchsten Chancen haben, eine Krankheit oder einen medizinischen Zustand erfolgreich zu behandeln.

2. Arzneimittelentwicklung

KI hat das Potenzial, den F&E-Prozess zu verbessern. Von der Entwicklung und Identifizierung neuer Moleküle bis hin zur zielgerichteten Arzneimittelvalidierung und -entdeckung – KI kann alles.

Laut einer MIT- Studie bestehen nur 13,8 % der Medikamente erfolgreich klinische Studien. Darüber hinaus muss ein Pharmaunternehmen zwischen 161 Millionen und 2 Milliarden US-Dollar für ein Medikament bezahlen, um den gesamten Prozess der klinischen Prüfung zu durchlaufen und die FDA-Zulassung zu erhalten. Dies sind die beiden Hauptgründe, warum Pharmaunternehmen zunehmend KI einsetzen, um die Erfolgsraten neuer Medikamente zu verbessern, erschwinglichere Medikamente und Therapien zu entwickeln und vor allem die Betriebskosten zu senken.

3. Diagnose

Ärzte können fortschrittliche maschinelle Lernsysteme verwenden, um riesige Mengen an Gesundheitsdaten von Patienten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Gesundheitsdienstleister auf der ganzen Welt verwenden ML-Technologie, um sensible Patientendaten sicher in der Cloud oder einem zentralen Speichersystem zu speichern. Dies wird als elektronische Krankenakte (EMR) bezeichnet.

Ärzte können auf diese Aufzeichnungen zurückgreifen, wenn sie die Auswirkungen eines bestimmten genetischen Merkmals auf die Gesundheit eines Patienten verstehen müssen oder wie ein bestimmtes Medikament einen Gesundheitszustand behandeln kann. ML-Systeme können die in EMRs gespeicherten Daten verwenden, um Echtzeitvorhersagen für Diagnosezwecke zu treffen und Patienten eine geeignete Behandlung vorzuschlagen.

Da ML-Technologien in der Lage sind, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren, können sie dazu beitragen, den Diagnoseprozess zu beschleunigen und so Millionen von Menschenleben zu retten.

4. Krankheitsprävention

Pharmaunternehmen können KI nutzen, um Heilmittel sowohl für bekannte Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson als auch für seltene Krankheiten zu entwickeln. Im Allgemeinen investieren Pharmaunternehmen ihre Zeit und Ressourcen nicht in die Suche nach Behandlungen für seltene Krankheiten, da der ROI im Vergleich zu der Zeit und den Kosten, die für die Entwicklung von Medikamenten zur Behandlung seltener Krankheiten erforderlich sind, sehr gering ist.

Laut Global Genes gibt es für fast 95 % der seltenen Krankheiten keine von der FDA zugelassene Behandlung oder Heilung. Dank der innovativen Fähigkeiten von KI und ML ändert sich das Szenario jedoch schnell zum Besseren.

5. Epidemievorhersage

KI und ML werden bereits von vielen Pharmaunternehmen und Gesundheitsdienstleistern zur Überwachung und Vorhersage epidemischer Ausbrüche auf der ganzen Welt eingesetzt. Diese Technologien speisen sich aus den Daten, die aus unterschiedlichen Quellen im Internet gesammelt wurden, untersuchen den Zusammenhang verschiedener geologischer, ökologischer und biologischer Faktoren mit der Gesundheit der Bevölkerung an verschiedenen geografischen Orten und versuchen, die Punkte zwischen diesen Faktoren und früheren Epidemieausbrüchen zu verbinden . Solche KI/ML-Modelle werden besonders nützlich für unterentwickelte Volkswirtschaften, denen die medizinische Infrastruktur und der finanzielle Rahmen fehlen, um mit einem Epidemieausbruch fertig zu werden.

Ein gutes Beispiel für diese KI-Anwendung ist das ML-basierte Malaria Outbreak Prediction Model , das als Warninstrument fungiert, das einen möglichen Malariaausbruch vorhersagt und Gesundheitsdienstleistern hilft, die besten Maßnahmen zu seiner Bekämpfung zu ergreifen.

6. Fernüberwachung

Die Fernüberwachung ist ein Durchbruch in der Pharma- und Gesundheitsbranche. Viele Pharmaunternehmen haben bereits Wearables entwickelt, die auf KI-Algorithmen basieren und Patienten mit lebensbedrohlichen Krankheiten aus der Ferne überwachen können.

Beispielsweise hat Tencent Holdings mit Medopad zusammengearbeitet , um eine KI-Technologie zu entwickeln, die Patienten mit Parkinson-Krankheit aus der Ferne überwachen und die Zeit für die Durchführung einer motorischen Funktionsbewertung von 30 Minuten auf drei Minuten reduzieren kann. Durch die Integration dieser KI-Technologie in Smartphone-Apps ist es möglich, die Öffnungs- und Schließbewegungen der Hände eines Patienten aus der Ferne zu überwachen.

Beim Erkennen von Handbewegungen erfasst die Smartphone-Kamera diese, um die Schwere der Symptome (Parkinson) zu bestimmen. Die Frequenz und Amplitude der Bewegung bestimmen den Schweregrad des Zustands des Patienten, wodurch es Ärzten ermöglicht wird, die Medikamente sowie die Medikamentendosen aus der Ferne zu ändern.

Falls sich die Bedingungen verschlechtern und ein Behandlungsupgrade erfordern, sendet die KI eine Benachrichtigung an den Arzt und arrangiert eine Untersuchung. Remote-Einrichtungen wie diese helfen dabei, die Hin- und Rückfahrt zur Arztpraxis zu vermeiden, und ersparen den Patienten den Aufwand des Reisens und Wartens.

7. Herstellung

Pharmaunternehmen können KI im Herstellungsprozess implementieren, um die Produktivität zu steigern, die Effizienz zu verbessern und lebensrettende Medikamente schneller herzustellen. KI kann verwendet werden, um alle Aspekte des Herstellungsprozesses zu verwalten und zu verbessern, einschließlich:

• Qualitätskontrolle
• Vorausschauende Wartung
• Abfallreduzierung
• Designoptimierung
• Prozessautomatisierung

KI kann die zeitaufwändigen herkömmlichen Herstellungsverfahren ersetzen und Pharmaunternehmen dabei helfen, Medikamente viel schneller und auch zu günstigeren Preisen auf den Markt zu bringen. Neben der erheblichen Steigerung des ROI durch die Begrenzung des menschlichen Eingriffs in den Herstellungsprozess würde die KI auch jeglichen Spielraum für menschliche Fehler eliminieren.

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8. Vermarktung

Angesichts der Tatsache, dass die pharmazeutische Industrie eine verkaufsorientierte Branche ist, kann KI ein praktisches Werkzeug im Pharmamarketing sein. Mit KI können Pharmaunternehmen einzigartige Marketingstrategien erforschen und entwickeln, die hohe Einnahmen und Markenbekanntheit versprechen.

KI kann dabei helfen, die Customer Journey abzubilden, wodurch Unternehmen erkennen können, welche Marketingtechnik Besucher auf ihre Website geführt hat (Lead-Conversion) und die konvertierten Besucher letztendlich dazu gebracht hat, bei ihnen zu kaufen. Auf diese Weise können sich Pharmaunternehmen stärker auf die Marketingstrategien konzentrieren, die zu den meisten Conversions führen und den Umsatz steigern.

KI-Tools können vergangene Marketingkampagnen analysieren und die Ergebnisse vergleichen, um festzustellen, welche Kampagnen am profitabelsten geblieben sind. Dies ermöglicht Unternehmen, die aktuellen Marketingkampagnen entsprechend zu gestalten und gleichzeitig Zeit und Geld zu sparen. Darüber hinaus können KI-Systeme sogar die Erfolgs- oder Misserfolgsrate von Marketingkampagnen genau vorhersagen.

Obwohl KI in der Pharmaindustrie schnell Anwendung findet, ist der Transformationsprozess nicht ohne Herausforderungen. Normalerweise basiert die aktuelle IT-Infrastruktur der meisten Pharmaunternehmen auf Legacy-Systemen, die nicht für KI optimiert sind.

Darüber hinaus erfordert die Integration und Einführung von KI Branchenexpertise und -fähigkeiten, die noch nicht ohne Weiteres verfügbar sind. Der Prozess der Einführung von KI im Pharmasektor kann jedoch durch die folgenden Schritte vereinfacht werden:

• Partnerschaften und Zusammenarbeit mit akademischen Institutionen, die auf KI-Forschung und -Entwicklung spezialisiert sind, um Pharmaunternehmen bei der Einführung von KI zu unterstützen.
• Arbeiten Sie mit Unternehmen zusammen, die sich auf KI-gesteuerte Arzneimittelforschung spezialisiert haben, um die Vorteile von Expertenunterstützung, fortschrittlichen Tools und Branchenerfahrung zu nutzen.
• Schulen Sie F&E- und Fertigungsteams darin, KI-Tools und -Techniken für eine optimale Produktivität richtig einzusetzen und zu implementieren.

Einpacken

Abschließend lässt sich sagen, dass der Umfang der KI in der pharmazeutischen Industrie sehr vielversprechend aussieht. Da immer mehr Pharmaunternehmen KI- und ML-Technologien einführen, wird dies zur Demokratisierung dieser fortschrittlichen Technologien führen und sie dadurch auch für kleine und mittlere Pharmaunternehmen zugänglicher machen.

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