製薬業界における人工知能：2022年の8つのエキサイティングなアプリケーション

データサイエンスのおかげで、かつてはサイエンスフィクションの構成要素であったようなイノベーションが私たちの中にあります。 人工知能（AI）と機械学習（ML）は業界に革命をもたらし、仮想アシスタント、自動運転車、スマートホーム、チャットボット、外科用ボットなどの発明につながりました。

Tracticaによると、世界の人工知能ソフトウェア市場は2018年の101億ドルから、2025年までに1,260億ドルに成長すると予測されています。業界のあらゆる分野の企業がビッグデータと人工知能技術を採用しているデータ主導の時代に、製薬業界も例外ではありません。

製薬業界に関して言えば、AIはビジネス変革のための未開拓の機会の海を提供します。 ビッグデータは、AIを活用した分析とともに、製薬業界のイノベーションパラダイムに根本的な変化をもたらしました。

人工知能は、イノベーションを促進すると同時に、生産性を向上させ、バリューチェーン全体でより良い結果をもたらす可能性を秘めています。 AIは、イノベーションと新しいビジネスモデルの創出を推進することにより、製薬会社の価値提案を大幅に向上させることができます。

詳細：人工知能のエキスパートシステム

製薬業界における人工知能の応用

AIは、創薬や開発から製造やマーケティングに至るまで、製薬業界のほぼすべての側面で実装できます。 コアワークフローでAIシステムを活用および実装することにより、製薬会社はすべての事業運営を効率的で費用効果が高く、手間のかからないものにすることができます。

最良の部分は、AIシステムは、新しいデータと経験から継続的に学習することでより良い結果をもたらすように設計されているため、製薬業界の研究開発部門で強力なツールになり得ることです。

詳細：人工知能アプリケーション

製薬業界における人工知能の最も言及に値するアプリケーションのいくつかを見てみましょう：

1.研究開発

世界中の製薬会社は、高度なMLアルゴリズムとAIを活用したツールを活用して、創薬プロセスを合理化しています。 これらのインテリジェントツールは、大規模なデータセットの複雑なパターンを識別するように設計されているため、複雑な生物学的ネットワークに関連する課題を解決するために使用できます。

この機能は、さまざまな病気のパターンを研究し、特定の病気の特定の特性を治療するのにどの薬剤組成が最も適しているかを認識するのに優れています。 したがって、製薬会社は、病気や病状の治療に成功する可能性が最も高いそのような薬の研究開発に投資することができます。

2.医薬品開発

AIは、研究開発プロセスを改善する可能性を秘めています。 新しい分子の設計と特定から、ターゲットベースの薬剤の検証と発見まで、AIはすべてを行うことができます。

MITの研究によると、臨床試験に合格するのに成功しているのは13.8％の薬だけです。 それに加えて、製薬会社は、臨床試験の全プロセスを通過してFDAの承認を得るには、医薬品に1億6,100万米ドルから20億米ドルの範囲で支払う必要があります。 これらは、製薬会社が新薬の成功率を改善し、より手頃な薬の広告療法を作成し、そして最も重要なことに、運用コストを削減するためにAIをますます採用している2つの主な理由です。

3.診断

医師は、高度な機械学習システムを使用して、膨大な量の患者の医療データを収集、処理、分析できます。 世界中の医療提供者は、MLテクノロジーを使用して、機密性の高い患者データをクラウドまたは集中型ストレージシステムに安全に保存しています。 これは、電子医療記録（EMR）として知られています。

医師は、特定の遺伝的特性が患者の健康に与える影響や、特定の薬が健康状態をどのように治療できるかを理解する必要があるときに、これらの記録を参照できます。 MLシステムは、EMRに保存されているデータを使用して、診断目的でリアルタイムの予測を行い、患者に適切な治療を提案することができます。

MLテクノロジーは、大量のデータを迅速に処理および分析する機能を備えているため、診断プロセスを迅速化し、それによって数百万人の命を救うことができます。

4.病気の予防

製薬会社はAIを使用して、アルツハイマー病やパーキンソン病などの既知の病気と希少疾患の両方の治療法を開発できます。 一般的に、製薬会社は、希少疾患の治療薬の開発にかかる時間とコストに比べてROIが非常に低いため、希少疾患の治療法を見つけるために時間とリソースを費やしません。

Global Genesによると、希少疾患の95％近くがFDA承認の治療法や治療法を持っていません。 しかし、AIとMLの革新的な能力のおかげで、シナリオは急速に改善されています。

5.エピデミック予測

AIとMLは、世界中のエピデミックの発生を監視および予測するために、多くの製薬会社や医療提供者によってすでに使用されています。 これらのテクノロジーは、Webのさまざまなソースから収集されたデータを利用し、さまざまな地理的場所の人口の健康に関するさまざまな地質学的、環境的、生物学的要因の関係を研究し、これらの要因と以前の流行の発生との間の点を結び付けようとします。 このようなAI/MLモデルは、エピデミックの発生に対処するための医療インフラストラクチャと財政的枠組みが不足している発展途上の経済にとって特に有用になります。

このAIアプリケーションの良い例は、MLベースのマラリア発生予測モデルです。これは、マラリアの発生の可能性を予測する警告ツールとして機能し、医療提供者がマラリアと闘うための最善の行動を取るのを支援します。

6.リモートモニタリング

リモートモニタリングは、製薬およびヘルスケアセクターにおける画期的な製品です。 多くの製薬会社は、生命を脅かす病気に苦しむ患者をリモートで監視できるAIアルゴリズムを搭載したウェアラブルをすでに開発しています。

たとえば、 Tencent HoldingsはMedopadと協力して、パーキンソン病の患者をリモートで監視し、運動機能評価の実行にかかる時間を30分から3分に短縮できるAIテクノロジーを開発しました。 このAI技術をスマートフォンアプリと統合することで、離れた場所から患者の手の開閉動作を監視することができます。

手の動きを検出すると、スマートフォンのカメラがそれをキャプチャして、症状の重症度を判断します（パーキンソン病）。 動きの頻度と振幅によって患者の状態の重症度スコアが決まり、それによって医師は薬剤と薬剤の投与量をリモートで変更できます。

治療のアップグレードを要求して状態が悪化した場合、AIは医師にアラートを送信し、検査を手配します。 このようなリモートセットアップは、医師の診療所に行ったり来たりする必要をなくし、患者が移動して待つ手間を省くのに役立ちます。

7.製造

製薬会社は、製造プロセスにAIを実装して、生産性を高め、効率を向上させ、救命薬の生産を迅速化することができます。 AIは、次のような製造プロセスのすべての側面を管理および改善するために使用できます。

• 品質管理
• 予知保全
• 廃棄物の削減
• 設計の最適化
• プロセスの自動化

AIは、時間のかかる従来の製造技術に取って代わることができるため、製薬会社がはるかに迅速かつ安価に医薬品を市場に投入するのに役立ちます。 AIは、製造プロセスへの人的介入を制限することでROIを大幅に向上させるだけでなく、人的エラーの可能性も排除します。

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8.マーケティング

製薬業界は販売主導型のセクターであるという事実を考えると、AIは製薬マーケティングの便利なツールになり得ます。 AIを使用すると、製薬会社は、高い収益とブランド認知度を約束する独自のマーケティング戦略を模索および開発できます。

AIは、カスタマージャーニーのマッピングに役立ちます。これにより、企業は、どのマーケティング手法が訪問者をサイトに誘導し（リードコンバージョン）、最終的には変換された訪問者を彼らから購入するように促したかを確認できます。 このようにして、製薬会社は、ほとんどのコンバージョンにつながり、収益を増やすマーケティング戦略にさらに集中することができます。

AIツールは、過去のマーケティングキャンペーンを分析し、結果を比較して、どのキャンペーンが最も収益性が高いかを特定できます。 これにより、企業はそれに応じて現在のマーケティングキャンペーンを設計できると同時に、時間と費用を節約できます。 さらに、AIシステムは、マーケティングキャンペーンの成功率または失敗率を正確に予測することもできます。

AIは製薬業界で急速にアプリケーションを見つけていますが、変革のプロセスには課題があります。 通常、ほとんどの製薬会社の現在のITインフラストラクチャは、AI用に最適化されていないレガシーシステムに基づいています。

さらに、AIの統合と採用には、業界の専門知識とスキルが必要ですが、これはまだ容易に利用できません。 ただし、製薬業界でのAI採用のプロセスは、次の手順を実行することで簡単にできます。

• AIの研究開発を専門とする学術機関と提携および協力して、製薬会社にAIの採用を指導します。
• AI主導の医療発見を専門とする企業と協力して、専門家の支援、高度なツール、業界での経験のメリットを享受してください。
• 最適な生産性を得るために適切な方法でAIツールと手法を使用および実装するように、研究開発チームと製造チームをトレーニングします。

まとめ

結論として、製薬業界におけるAIの範囲は非常に有望に見えます。 AIやML技術を採用する製薬会社が増えるにつれ、これらの先進技術の民主化につながり、中小規模の製薬会社にとっても利用しやすくなります。

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