제약 산업의 인공 지능: 2022년의 8가지 흥미로운 애플리케이션

데이터 사이언스 덕분에 우리는 한때 공상과학 소설의 구성요소였던 그러한 혁신을 이루어냈습니다. 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 업계에 혁명을 일으키고 가상 비서, 자율 주행 자동차, 스마트 홈, 챗봇, 수술 로봇 등과 같은 것들을 발명하게 했습니다.

Tractica에 따르면 전 세계 인공 지능 소프트웨어 시장 은 2018년 101억 달러에서 2025년 1,260억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 업계의 모든 기업이 빅 데이터 및 인공 지능 기술을 채택하는 데이터 중심 시대에 제약 산업은 산업도 예외는 아니다.

제약 산업과 관련하여 AI는 비즈니스 혁신을 위한 미개척 기회의 바다를 제시합니다. 빅 데이터는 AI 기반 분석과 함께 제약 부문의 혁신 패러다임에 급격한 변화를 가져왔습니다.

인공 지능은 혁신을 촉진하는 동시에 생산성을 향상하고 가치 사슬 전반에 걸쳐 더 나은 결과를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 혁신을 주도하고 새로운 비즈니스 모델을 창출함으로써 제약 회사의 가치 제안을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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제약 산업에서 인공 지능의 응용

AI는 약물 발견 및 개발에서 제조 및 마케팅에 이르기까지 제약 산업의 거의 모든 측면에서 구현할 수 있습니다. 핵심 워크플로에서 AI 시스템을 활용하고 구현함으로써 제약 회사는 모든 비즈니스 운영을 효율적이고 비용 효율적이며 번거롭지 않게 만들 수 있습니다.

가장 좋은 점은 AI 시스템이 새로운 데이터와 경험을 통해 지속적으로 학습함으로써 더 나은 결과를 제공하도록 설계되었기 때문에 제약 산업의 연구 개발 부문에서 강력한 도구가 될 수 있다는 것입니다.

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제약 산업에서 가장 언급할 가치가 있는 인공 지능 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

1. 연구개발

전 세계의 제약 회사는 고급 ML 알고리즘과 AI 기반 도구를 활용하여 신약 개발 프로세스를 간소화하고 있습니다. 이러한 지능형 도구는 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 식별하도록 설계되었으므로 복잡한 생물학적 네트워크와 관련된 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

이 기능은 다양한 질병의 패턴을 연구하고 특정 질병의 특정 특성을 치료하는 데 가장 적합한 약물 구성을 인식하는 데 탁월합니다. 따라서 제약 회사는 질병이나 질병을 성공적으로 치료할 가능성이 가장 높은 약물의 R&D에 투자할 수 있습니다.

2. 약물 개발

AI는 R&D 프로세스를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 새로운 분자를 설계하고 식별하는 것부터 표적 기반 약물 검증 및 발견에 이르기까지 AI는 모든 것을 할 수 있습니다.

MIT 연구 에 따르면 13.8%의 약물만이 임상 시험을 통과합니다. 게다가 제약회사가 임상시험의 전 과정을 거쳐 FDA 승인을 받기 위해서는 1억6100만~20억 달러 를 지불해야 한다. 이것이 제약 회사가 신약의 성공률을 높이고 보다 저렴한 약물 광고 치료법을 만들고 가장 중요한 것은 운영 비용을 줄이기 위해 AI를 점점 더 많이 채택하는 두 가지 주요 이유입니다.

3. 진단

의사는 고급 기계 학습 시스템을 사용하여 방대한 양의 환자 의료 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다. 전 세계의 의료 제공자는 ML 기술을 사용하여 민감한 환자 데이터를 클라우드 또는 중앙 집중식 스토리지 시스템에 안전하게 저장하고 있습니다. 이를 전자 의료 기록(EMR)이라고 합니다.

의사는 환자의 건강에 대한 특정 유전적 특성의 영향 또는 특정 약물이 건강 상태를 치료할 수 있는 방법을 이해해야 할 때 이러한 기록을 참조할 수 있습니다. ML 시스템은 EMR에 저장된 데이터를 사용하여 진단 목적으로 실시간 예측을 수행하고 환자에게 적절한 치료를 제안할 수 있습니다.

ML 기술은 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 가지고 있기 때문에 진단 프로세스를 가속화하여 수백만 명의 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 질병 예방

제약 회사는 AI를 사용하여 알츠하이머 및 파킨슨병과 같은 알려진 질병과 희귀 질병에 대한 치료법을 개발할 수 있습니다. 일반적으로 제약회사는 희귀질환 치료제 개발에 소요되는 시간과 비용에 비해 ROI가 매우 낮기 때문에 희귀질환 치료제를 찾는 데 시간과 자원을 투자하지 않습니다.

Global Genes 에 따르면 희귀 질환의 거의 95%는 FDA 승인을 받은 치료법이나 치료법이 없습니다. 그러나 AI와 ML의 혁신적인 능력 덕분에 시나리오는 빠르게 변화하고 있습니다.

5. 전염병 예측

AI 및 ML은 이미 많은 제약 회사와 의료 서비스 제공업체에서 전 세계적으로 전염병 발생을 모니터링하고 예측하는 데 사용하고 있습니다. 이 기술은 웹의 이질적인 소스에서 수집한 데이터를 기반으로 다양한 지리적 위치에 있는 인구의 건강에 대한 다양한 지질, 환경 및 생물학적 요인의 연결을 연구하고 이러한 요인과 이전 전염병 발생 사이의 점을 연결하려고 시도합니다. . 이러한 AI/ML 모델은 전염병 발생에 대처할 의료 인프라와 재정적 프레임워크가 부족한 저개발 경제에 특히 유용합니다.

이 AI 애플리케이션의 좋은 예는 가능한 말라리아 발병을 예측하고 의료 제공자가 이를 퇴치하기 위한 최선의 조치를 취하는 데 도움이 되는 경고 도구 역할을 하는 ML 기반 말라리아 발병 예측 모델 입니다.

6. 원격 모니터링

원격 모니터링은 제약 및 의료 분야에서 획기적인 기술입니다. 많은 제약 회사는 이미 생명을 위협하는 질병으로 고통받는 환자를 원격으로 모니터링할 수 있는 AI 알고리즘으로 구동되는 웨어러블을 개발했습니다.

예를 들어, Tencent Holdings 는 Medopad 와 협력 하여 파킨슨병 환자를 원격으로 모니터링하고 운동 기능 평가를 수행하는 데 걸리는 시간을 30분에서 3분으로 단축할 수 있는 AI 기술을 개발했습니다. 이 AI 기술을 스마트폰 앱과 통합하여 원격 위치에서 환자의 손의 개폐 동작을 모니터링할 수 있습니다.

손의 움직임을 감지하면 스마트폰 카메라가 이를 캡처하여 증상(파킨슨병)의 중증도를 판단합니다. 움직임의 빈도와 진폭은 환자 상태의 심각도 점수를 결정하므로 의사가 원격으로 약물과 약물 용량을 변경할 수 있습니다.

상태가 악화되어 치료 업그레이드가 필요한 경우 AI가 의사에게 경고를 보내고 검진을 주선합니다. 이와 같은 원격 설정은 진료소를 왔다갔다 할 필요가 없도록 하여 환자가 이동하고 기다리는 번거로움을 덜어줍니다.

7. 제조

제약 회사는 생산성 향상, 효율성 향상 및 생명을 구하는 약물의 더 빠른 생산을 위해 제조 공정에 AI를 구현할 수 있습니다. AI는 다음을 포함하여 제조 프로세스의 모든 측면을 관리하고 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

• 품질 관리
• 예측 유지보수
• 폐기물 감소
• 설계 최적화
• 프로세스 자동화

AI는 시간이 많이 소요되는 기존 제조 기술을 대체할 수 있으므로 제약 회사가 시장에서 훨씬 더 빠르고 저렴한 가격으로 약물을 출시할 수 있습니다. AI는 제조 프로세스에서 인간의 개입을 제한하여 ROI를 크게 높이는 것 외에도 인적 오류의 범위를 제거합니다.

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8. 마케팅

제약 산업이 판매 중심의 분야라는 사실을 감안할 때 AI는 제약 마케팅에서 편리한 도구가 될 수 있습니다. AI를 통해 제약 회사는 높은 수익과 브랜드 인지도를 약속하는 고유한 마케팅 전략을 탐색하고 개발할 수 있습니다.

AI는 고객 여정을 매핑하는 데 도움이 될 수 있으므로 기업은 어떤 마케팅 기술이 방문자를 사이트로 유도하고(리드 전환) 궁극적으로 전환된 방문자가 사이트에서 구매하도록 유도하는지 알 수 있습니다. 이러한 방식으로 제약 회사는 대부분의 전환을 유도하고 수익을 높이는 마케팅 전략에 더 집중할 수 있습니다.

AI 도구는 과거 마케팅 캠페인을 분석하고 결과를 비교하여 가장 수익성이 높은 캠페인을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 현재 마케팅 캠페인을 적절하게 설계하는 동시에 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 마케팅 캠페인의 성공 또는 실패율을 정확하게 예측할 수도 있습니다.

AI가 제약 산업에서 빠르게 응용 프로그램을 찾고 있지만 변환 프로세스에 문제가 없는 것은 아닙니다. 일반적으로 대부분의 제약 회사의 현재 IT 인프라는 AI에 최적화되지 않은 레거시 시스템을 기반으로 합니다.

또한 AI의 통합 및 채택에는 아직 쉽게 구할 수 없는 업계 전문 지식과 기술이 필요합니다. 그러나 제약 부문에서 AI 채택 프로세스는 다음 단계를 수행하면 쉽게 만들 수 있습니다.

• AI R&D를 전문으로 하는 학술 기관과 제휴 및 협력하여 제약 회사에 AI 채택을 안내합니다.
• AI 기반 의학 발견을 전문으로 하는 회사와 협력하여 전문가 지원, 고급 도구 및 업계 경험의 이점을 활용하십시오.
• 최적의 생산성을 위해 적절한 방식으로 AI 도구와 기술을 사용하고 구현하도록 R&D 및 제조 팀을 교육합니다.

마무리

결론적으로 제약 산업에서 AI의 범위는 매우 유망해 보입니다. AI와 머신러닝 기술을 도입하는 제약회사가 늘어남에 따라 이러한 첨단 기술의 민주화로 이어져 중소 제약회사도 접근이 용이해질 것이다.

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