Intelligenza artificiale nell'industria farmaceutica: 8 applicazioni entusiasmanti nel 2022

Grazie a Data Science, abbiamo tra noi innovazioni che un tempo erano le componenti della fantascienza. L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) hanno rivoluzionato il settore e portato all'invenzione di cose come assistenti virtuali, auto a guida autonoma, case intelligenti, chatbot, robot chirurgici e molto altro ancora.

Secondo Tractica, si prevede che il mercato globale del software di intelligenza artificiale crescerà da 10,1 miliardi di dollari nel 2018 a 126 miliardi di dollari entro il 2025. In un'era basata sui dati in cui le aziende di tutti i settori paralleli stanno adottando le tecnologie Big Data e di intelligenza artificiale, il settore farmaceutico l'industria non fa eccezione.

Quando si tratta dell'industria farmaceutica, l'IA presenta un oceano di opportunità non sfruttate per la trasformazione del business. I big data, insieme all'analisi basata sull'intelligenza artificiale, hanno determinato un cambiamento radicale nel paradigma dell'innovazione nel settore farmaceutico.

L'intelligenza artificiale ha il potenziale per promuovere l'innovazione migliorando contemporaneamente la produttività e offrendo risultati migliori lungo tutta la catena del valore. L'intelligenza artificiale può migliorare significativamente la proposta di valore delle aziende farmaceutiche guidando l'innovazione e la creazione di nuovi modelli di business.

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Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nell'Industria Farmaceutica

L'IA può essere implementata in quasi ogni aspetto dell'industria farmaceutica, dalla scoperta e sviluppo di farmaci alla produzione e al marketing. Sfruttando e implementando i sistemi di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro principali, le aziende farmaceutiche possono rendere tutte le operazioni aziendali efficienti, convenienti e senza problemi.

La parte migliore è che, poiché i sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per fornire risultati migliori mentre apprendono continuamente da nuovi dati ed esperienze, possono essere un potente strumento nell'ala di ricerca e sviluppo dell'industria farmaceutica.

Saperne di più: Applicazioni di Intelligenza Artificiale

Diamo un'occhiata ad alcune delle applicazioni più degne di nota dell'Intelligenza Artificiale nell'industria farmaceutica:

1. Ricerca e sviluppo

Le aziende farmaceutiche di tutto il mondo stanno sfruttando algoritmi ML avanzati e strumenti basati sull'intelligenza artificiale per semplificare il processo di scoperta dei farmaci. Questi strumenti intelligenti sono progettati per identificare schemi intricati in grandi set di dati e, quindi, possono essere utilizzati per risolvere le sfide associate a complicate reti biologiche.

Questa capacità è eccellente per studiare i modelli di varie malattie e riconoscere quali composizioni di farmaci sarebbero più adatte per il trattamento di tratti specifici di una particolare malattia. Di conseguenza, le aziende farmaceutiche possono investire nella ricerca e sviluppo di tali farmaci che hanno le maggiori possibilità di curare con successo una malattia o una condizione medica.

2. Sviluppo di farmaci

L'IA ha il potenziale per migliorare il processo di ricerca e sviluppo. Dalla progettazione e identificazione di nuove molecole alla convalida e alle scoperte di farmaci target-based, l'IA può fare tutto.

Secondo uno studio del MIT , solo il 13,8% dei farmaci riesce a superare gli studi clinici. Inoltre, un'azienda farmaceutica deve pagare da 161 milioni di dollari a 2 miliardi di dollari per un farmaco per superare il processo completo di sperimentazione clinica e ottenere l'approvazione della FDA. Questi sono i due motivi principali per cui le aziende farmaceutiche stanno adottando sempre più l'IA per migliorare i tassi di successo di nuovi farmaci, creare farmaci e terapie più convenienti e, soprattutto, ridurre i costi operativi.

3. Diagnosi

I medici possono utilizzare sistemi avanzati di Machine Learning per raccogliere, elaborare e analizzare grandi volumi di dati sanitari dei pazienti. Gli operatori sanitari di tutto il mondo utilizzano la tecnologia ML per archiviare i dati sensibili dei pazienti in modo sicuro nel cloud o in un sistema di archiviazione centralizzato. Questo è noto come cartelle cliniche elettroniche (EMR).

I medici possono fare riferimento a questi record quando e quando hanno bisogno di comprendere l'impatto di uno specifico tratto genetico sulla salute di un paziente o come un particolare farmaco può trattare una condizione di salute. I sistemi ML possono utilizzare i dati archiviati negli EMR per fare previsioni in tempo reale a fini diagnostici e suggerire un trattamento adeguato ai pazienti.

Poiché le tecnologie ML sono in grado di elaborare e analizzare rapidamente enormi quantità di dati, possono aiutare ad accelerare il processo di diagnosi, aiutando così a salvare milioni di vite.

4. Prevenzione delle malattie

Le aziende farmaceutiche possono utilizzare l'IA per sviluppare cure sia per malattie note come l'Alzheimer e il Parkinson che per malattie rare. In genere, le aziende farmaceutiche non dedicano tempo e risorse alla ricerca di trattamenti per le malattie rare poiché il ROI è molto basso rispetto al tempo e ai costi necessari per sviluppare farmaci per il trattamento delle malattie rare.

Secondo Global Genes , quasi il 95% delle malattie rare non ha trattamenti o cure approvati dalla FDA. Tuttavia, grazie all'intelligenza artificiale e alle capacità innovative di ML, lo scenario sta cambiando rapidamente in meglio.

5. Predizione dell'epidemia

AI e ML sono già utilizzati da molte aziende farmaceutiche e operatori sanitari per monitorare e prevedere focolai epidemici in tutto il mondo. Queste tecnologie si nutrono dei dati raccolti da fonti disparate nel Web, studiano la connessione di vari fattori geologici, ambientali e biologici sulla salute della popolazione di diverse località geografiche e cercano di collegare i punti tra questi fattori e precedenti focolai epidemici . Tali modelli di AI/ML diventano particolarmente utili per le economie sottosviluppate che non dispongono dell'infrastruttura medica e del quadro finanziario per affrontare un'epidemia.

Un buon esempio di questa applicazione di intelligenza artificiale è il modello di previsione delle epidemie di malaria basato su ML che funge da strumento di allerta per prevedere qualsiasi possibile epidemia di malaria e aiutare gli operatori sanitari a intraprendere la migliore linea d'azione per combatterla.

6. Monitoraggio remoto

Il monitoraggio remoto è una svolta nei settori farmaceutico e sanitario. Molte aziende farmaceutiche hanno già sviluppato dispositivi indossabili basati su algoritmi di intelligenza artificiale in grado di monitorare a distanza i pazienti affetti da malattie potenzialmente letali.

Ad esempio, Tencent Holdings ha collaborato con Medopad per sviluppare una tecnologia di intelligenza artificiale in grado di monitorare a distanza i pazienti con malattia di Parkinson e ridurre il tempo necessario per eseguire una valutazione della funzione motoria da 30 minuti a tre minuti. Integrando questa tecnologia AI con le app per smartphone, è possibile monitorare i movimenti di apertura e chiusura delle mani di un paziente da una postazione remota.

Rilevando il movimento della mano, la fotocamera dello smartphone lo catturerà per determinare la gravità dei sintomi (di Parkinson). La frequenza e l'ampiezza del movimento determineranno il punteggio di gravità delle condizioni del paziente, consentendo così ai medici di modificare a distanza i farmaci e le dosi dei farmaci.

Nel caso in cui le condizioni dovessero peggiorare richiedendo un aggiornamento del trattamento, l'IA invierà un avviso al medico e organizzerà un controllo. Configurazioni remote come queste aiutano a eliminare la necessità di viaggiare avanti e indietro verso la clinica del medico, risparmiando ai pazienti il ​​fastidio di viaggiare e aspettare.

7. Produzione

Le aziende farmaceutiche possono implementare l'IA nel processo di produzione per una maggiore produttività, una migliore efficienza e una produzione più rapida di farmaci salvavita. L'IA può essere utilizzata per gestire e migliorare tutti gli aspetti del processo di produzione, tra cui:

• Controllo di qualità
• Manutenzione predittiva
• Riduzione dei rifiuti
• Ottimizzazione del design
• Automazione del processo

L'IA può sostituire le lunghe tecniche di produzione convenzionali, aiutando così le aziende farmaceutiche a lanciare farmaci sul mercato molto più velocemente e anche a tariffe più convenienti. Oltre ad aumentare sostanzialmente il ROI limitando l'intervento umano nel processo di produzione, l'IA eliminerebbe anche qualsiasi possibilità di errore umano.

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8. Marketing

Dato che l'industria farmaceutica è un settore orientato alle vendite, l'IA può essere uno strumento utile nel marketing farmaceutico. Con l'intelligenza artificiale, le aziende farmaceutiche possono esplorare e sviluppare strategie di marketing uniche che promettono ricavi elevati e consapevolezza del marchio.

L'intelligenza artificiale può aiutare a mappare il percorso del cliente, consentendo così alle aziende di vedere quale tecnica di marketing ha portato i visitatori al loro sito (conversione dei lead) e alla fine ha spinto i visitatori convertiti ad acquistare da loro. In questo modo, le aziende farmaceutiche possono concentrarsi maggiormente su quelle strategie di marketing che portano alla maggior parte delle conversioni e aumentano i ricavi.

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono analizzare le campagne di marketing passate e confrontare i risultati per identificare quali campagne sono rimaste più redditizie. Ciò consente alle aziende di progettare di conseguenza le attuali campagne di marketing, riducendo al contempo i tempi e risparmiando denaro. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale possono persino prevedere con precisione il tasso di successo o fallimento delle campagne di marketing.

Sebbene l'IA stia rapidamente trovando applicazioni nel settore farmaceutico, il processo di trasformazione non è privo di sfide. Di solito, l'attuale infrastruttura IT della maggior parte delle aziende farmaceutiche si basa su sistemi legacy non ottimizzati per l'IA.

Inoltre, l'integrazione e l'adozione dell'IA richiedono competenze e competenze del settore, qualcosa che non è ancora prontamente disponibile. Tuttavia, il processo di adozione dell'IA nel settore farmaceutico può essere semplificato seguendo questi passaggi:

• Collaborare e collaborare con istituzioni accademiche specializzate nella ricerca e sviluppo dell'IA per guidare le aziende farmaceutiche con l'adozione dell'IA.
• Collabora con aziende specializzate nella scoperta della medicina basata sull'intelligenza artificiale per sfruttare i vantaggi dell'assistenza di esperti, degli strumenti avanzati e dell'esperienza nel settore.
• Formare i team di ricerca e sviluppo e produzione per utilizzare e implementare strumenti e tecniche di intelligenza artificiale nel modo corretto per una produttività ottimale.

Avvolgendo

Per concludere, la portata dell'IA nell'industria farmaceutica sembra molto promettente. L'adozione delle tecnologie AI e ML da parte di un numero crescente di aziende farmaceutiche porterà alla democratizzazione di queste tecnologie avanzate, rendendole così più accessibili anche alle piccole e medie imprese farmaceutiche.

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