Intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique : 8 applications passionnantes en 2022

Grâce à la Data Science, nous avons parmi nous de telles innovations qui étaient autrefois les composantes de la science-fiction. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont révolutionné l'industrie et ont conduit à l'invention de choses comme les assistants virtuels, les voitures autonomes, les maisons intelligentes, les chatbots, les robots chirurgicaux et bien plus encore.

Selon Tractica, le marché mondial des logiciels d'intelligence artificielle devrait passer de 10,1 milliards de dollars en 2018 à 126 milliards de dollars d'ici 2025. l'industrie ne fait pas exception.

En ce qui concerne l'industrie pharmaceutique, l'IA présente un océan d'opportunités inexploitées pour la transformation des entreprises. Le Big Data, ainsi que les analyses basées sur l'IA, ont entraîné un changement radical dans le paradigme de l'innovation du secteur pharmaceutique.

L'intelligence artificielle a le potentiel de favoriser l'innovation tout en améliorant simultanément la productivité et en offrant de meilleurs résultats tout au long de la chaîne de valeur. L'IA peut améliorer considérablement la proposition de valeur des entreprises pharmaceutiques en stimulant l'innovation et la création de nouveaux modèles commerciaux.

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Applications de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique

L'IA peut être mise en œuvre dans presque tous les aspects de l'industrie pharmaceutique, depuis la découverte et le développement de médicaments jusqu'à la fabrication et la commercialisation. En tirant parti et en mettant en œuvre des systèmes d'IA dans les flux de travail de base, les sociétés pharmaceutiques peuvent rendre toutes les opérations commerciales efficaces, rentables et sans tracas.

La meilleure partie est que, puisque les systèmes d'IA sont conçus pour fournir de meilleurs résultats car ils apprennent continuellement de nouvelles données et expériences, ils peuvent être un outil puissant dans l'aile de recherche et développement de l'industrie pharmaceutique.

En savoir plus : Applications d'Intelligence Artificielle

Examinons certaines des applications les plus dignes de mention de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique :

1. R&D

Les sociétés pharmaceutiques du monde entier tirent parti d'algorithmes ML avancés et d'outils alimentés par l'IA pour rationaliser le processus de découverte de médicaments. Ces outils intelligents sont conçus pour identifier des modèles complexes dans de grands ensembles de données et, par conséquent, ils peuvent être utilisés pour résoudre les problèmes associés aux réseaux biologiques complexes.

Cette capacité est excellente pour étudier les modèles de diverses maladies et reconnaître quelles compositions de médicaments seraient les mieux adaptées pour traiter des traits spécifiques d'une maladie particulière. Les sociétés pharmaceutiques peuvent donc investir dans la R&D de ces médicaments qui ont les meilleures chances de traiter avec succès une maladie ou une condition médicale.

2. Développement de médicaments

L'IA a le potentiel d'améliorer le processus de R&D. De la conception et de l'identification de nouvelles molécules à la validation et à la découverte de médicaments ciblés, l'IA peut tout faire.

Selon une étude du MIT , seuls 13,8 % des médicaments réussissent à passer les essais cliniques. Pour couronner le tout, une société pharmaceutique doit payer entre 161 millions et 2 milliards de dollars américains pour qu'un médicament passe par le processus complet d'essai clinique et obtienne l'approbation de la FDA. Ce sont les deux principales raisons pour lesquelles les sociétés pharmaceutiques adoptent de plus en plus l'IA pour améliorer les taux de réussite des nouveaux médicaments, créer des médicaments et des thérapies plus abordables et, surtout, réduire les coûts opérationnels.

3. Diagnostic

Les médecins peuvent utiliser des systèmes avancés d'apprentissage automatique pour collecter, traiter et analyser de vastes volumes de données de santé sur les patients. Les prestataires de soins de santé du monde entier utilisent la technologie ML pour stocker en toute sécurité les données sensibles des patients dans le cloud ou dans un système de stockage centralisé. C'est ce qu'on appelle les dossiers médicaux électroniques (DME).

Les médecins peuvent consulter ces dossiers au fur et à mesure qu'ils ont besoin de comprendre l'impact d'un trait génétique spécifique sur la santé d'un patient ou comment un médicament particulier peut traiter un état de santé. Les systèmes ML peuvent utiliser les données stockées dans les DME pour faire des prédictions en temps réel à des fins de diagnostic et suggérer un traitement approprié aux patients.

Étant donné que les technologies ML possèdent la capacité de traiter et d'analyser rapidement d'énormes quantités de données, elles peuvent aider à accélérer le processus de diagnostic, contribuant ainsi à sauver des millions de vies.

4. Prévention des maladies

Les sociétés pharmaceutiques peuvent utiliser l'IA pour développer des remèdes contre des maladies connues comme la maladie d'Alzheimer et la maladie de Parkinson et des maladies rares. En règle générale, les sociétés pharmaceutiques ne consacrent pas leur temps et leurs ressources à la recherche de traitements pour les maladies rares, car le retour sur investissement est très faible par rapport au temps et au coût nécessaires pour développer des médicaments pour le traitement des maladies rares.

Selon Global Genes , près de 95 % des maladies rares n'ont pas de traitements ou de remèdes approuvés par la FDA. Cependant, grâce aux capacités innovantes de l'IA et du ML, le scénario évolue rapidement pour le mieux.

5. Prédiction épidémique

L'IA et le ML sont déjà utilisés par de nombreuses sociétés pharmaceutiques et prestataires de soins de santé pour surveiller et prévoir les épidémies à travers le monde. Ces technologies se nourrissent des données recueillies à partir de sources disparates sur le Web, étudient le lien entre divers facteurs géologiques, environnementaux et biologiques sur la santé de la population de différentes zones géographiques et tentent de faire le lien entre ces facteurs et les épidémies précédentes. . Ces modèles d'IA/ML deviennent particulièrement utiles pour les économies sous-développées qui manquent d'infrastructure médicale et de cadre financier pour faire face à une épidémie.

Un bon exemple de cette application d'IA est le modèle de prédiction des épidémies de paludisme basé sur ML qui fonctionne comme un outil d'avertissement prédisant toute éventuelle épidémie de paludisme et aide les prestataires de soins de santé à prendre les meilleures mesures pour la combattre.

6. Surveillance à distance

La surveillance à distance est une percée dans les secteurs de la pharmacie et de la santé. De nombreuses sociétés pharmaceutiques ont déjà développé des appareils portables alimentés par des algorithmes d'IA qui peuvent surveiller à distance les patients souffrant de maladies potentiellement mortelles.

Par exemple, Tencent Holdings a collaboré avec Medopad pour développer une technologie d'IA capable de surveiller à distance les patients atteints de la maladie de Parkinson et de réduire le temps nécessaire pour effectuer une évaluation de la fonction motrice de 30 minutes à trois minutes. En intégrant cette technologie d'intelligence artificielle aux applications pour smartphone, il est possible de surveiller les mouvements d'ouverture et de fermeture des mains d'un patient à distance.

Lors de la détection d'un mouvement de la main, la caméra du smartphone le capturera pour déterminer la gravité des symptômes (Parkinson). La fréquence et l'amplitude du mouvement détermineront le score de gravité de l'état du patient, permettant ainsi aux médecins de modifier les médicaments ainsi que les doses de médicaments à distance.

Si les conditions s'aggravent et exigent une mise à niveau du traitement, l'IA enverra une alerte au médecin et organisera un examen. Les configurations à distance comme celles-ci aident à éliminer le besoin de faire des allers-retours à la clinique du médecin, épargnant aux patients les tracas du voyage et de l'attente.

7. Fabrication

Les entreprises pharmaceutiques peuvent mettre en œuvre l'IA dans le processus de fabrication pour une productivité accrue, une efficacité améliorée et une production plus rapide de médicaments vitaux. L'IA peut être utilisée pour gérer et améliorer tous les aspects du processus de fabrication, notamment :

• Contrôle de qualité
• Maintenance prédictive
• Réduction du gaspillage
• Optimisation de la conception
• Automatisation des processus

L'IA peut remplacer les techniques de fabrication conventionnelles chronophages, aidant ainsi les sociétés pharmaceutiques à lancer des médicaments sur le marché beaucoup plus rapidement et à des tarifs moins chers. En plus d'augmenter considérablement leur retour sur investissement en limitant l'intervention humaine dans le processus de fabrication, l'IA éliminerait également toute possibilité d'erreur humaine.

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8. Commercialisation

Étant donné que l'industrie pharmaceutique est un secteur axé sur les ventes, l'IA peut être un outil pratique dans le marketing pharmaceutique. Grâce à l'IA, les sociétés pharmaceutiques peuvent explorer et développer des stratégies de marketing uniques qui promettent des revenus élevés et la notoriété de la marque.

L'IA peut aider à cartographier le parcours client, permettant ainsi aux entreprises de voir quelle technique marketing a conduit les visiteurs sur leur site (conversion de leads) et a finalement poussé les visiteurs convertis à acheter chez eux. De cette façon, les sociétés pharmaceutiques peuvent se concentrer davantage sur les stratégies marketing qui génèrent le plus de conversions et augmentent les revenus.

Les outils d'IA peuvent analyser les campagnes marketing passées et comparer les résultats pour identifier les campagnes qui sont restées les plus rentables. Cela permet aux entreprises de concevoir les campagnes marketing actuelles en conséquence, tout en réduisant le temps et en économisant de l'argent. De plus, les systèmes d'IA peuvent même prédire avec précision le taux de réussite ou d'échec des campagnes marketing.

Bien que l'IA trouve rapidement des applications dans l'industrie pharmaceutique, le processus de transformation n'est pas sans défis. Habituellement, l'infrastructure informatique actuelle de la plupart des entreprises pharmaceutiques est basée sur des systèmes hérités qui ne sont pas optimisés pour l'IA.

De plus, l'intégration et l'adoption de l'IA exigent une expertise et des compétences de l'industrie, ce qui n'est pas encore facilement disponible. Cependant, le processus d'adoption de l'IA dans le secteur pharmaceutique peut être facilité en prenant ces mesures :

• Établir des partenariats et collaborer avec des institutions universitaires spécialisées dans la R&D en IA pour guider les entreprises pharmaceutiques dans l'adoption de l'IA.
• Collaborez avec des entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments basés sur l'IA pour tirer parti de l'assistance d'experts, d'outils avancés et de l'expérience de l'industrie.
• Former les équipes de R&D et de fabrication à utiliser et mettre en œuvre les outils et techniques d'IA de manière appropriée pour une productivité optimale.

Emballer

Pour conclure, la portée de l'IA dans l'industrie pharmaceutique semble très prometteuse. À mesure qu'un nombre croissant d'entreprises pharmaceutiques adoptent les technologies d'IA et de ML, cela conduira à la démocratisation de ces technologies avancées, les rendant ainsi plus accessibles aux petites et moyennes entreprises pharmaceutiques également.

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