Sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym: 8 ekscytujących zastosowań w 2022 r.

Dzięki Data Science mamy wśród nas takie innowacje, które kiedyś były składnikami science fiction. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) zrewolucjonizowały branżę i doprowadziły do ​​wynalezienia takich rzeczy, jak wirtualni asystenci, autonomiczne samochody, inteligentne domy, chatboty, boty chirurgiczne i wiele innych.

Według firmy Tractica prognozuje się, że globalny rynek oprogramowania do sztucznej inteligencji wzrośnie z 10,1 miliarda dolarów w 2018 roku do 126 miliardów dolarów do 2025 roku. przemysł nie jest wyjątkiem.

Jeśli chodzi o przemysł farmaceutyczny, sztuczna inteligencja to ocean niewykorzystanych możliwości transformacji biznesowej. Big Data wraz z analizami opartymi na sztucznej inteligencji spowodowały radykalną zmianę paradygmatu innowacji w sektorze farmaceutycznym.

Sztuczna inteligencja może wspierać innowacje, jednocześnie poprawiając produktywność i zapewniając lepsze wyniki w całym łańcuchu wartości. Sztuczna inteligencja może znacząco poprawić propozycję wartości firm farmaceutycznych poprzez stymulowanie innowacji i tworzenie nowych modeli biznesowych.

Dowiedz się więcej: System ekspercki w sztucznej inteligencji

Zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym

Sztuczną inteligencję można wdrożyć w prawie każdym aspekcie przemysłu farmaceutycznego, od odkrywania i opracowywania leków po produkcję i marketing. Wykorzystując i wdrażając systemy sztucznej inteligencji w podstawowych przepływach pracy, firmy farmaceutyczne mogą sprawić, że wszystkie operacje biznesowe będą wydajne, opłacalne i bezproblemowe.

Najlepsze jest to, że ponieważ systemy sztucznej inteligencji są zaprojektowane tak, aby zapewniać lepsze wyniki, ponieważ nieustannie uczą się na nowych danych i doświadczeniach, mogą być potężnym narzędziem w skrzydle badawczo-rozwojowym przemysłu farmaceutycznego.

Dowiedz się więcej: Aplikacje sztucznej inteligencji

Przyjrzyjmy się niektórym z najbardziej godnych wzmianki zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym:

1. B+R

Firmy farmaceutyczne na całym świecie wykorzystują zaawansowane algorytmy ML i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić proces odkrywania leków. Te inteligentne narzędzia są przeznaczone do identyfikowania skomplikowanych wzorców w dużych zbiorach danych, a zatem mogą być używane do rozwiązywania problemów związanych ze skomplikowanymi sieciami biologicznymi.

Ta zdolność jest doskonała do badania wzorców różnych chorób i rozpoznawania, które kompozycje leków najlepiej nadają się do leczenia określonych cech konkretnej choroby. Firmy farmaceutyczne mogą zatem inwestować w badania i rozwój takich leków, które mają największe szanse na skuteczne wyleczenie choroby lub schorzenia.

2. Rozwój leków

Sztuczna inteligencja ma potencjał do usprawnienia procesu badawczo-rozwojowego. Od projektowania i identyfikacji nowych molekuł po walidację leków na podstawie celów i odkrycia, sztuczna inteligencja może zrobić wszystko.

Według badania MIT tylko 13,8% leków pomyślnie przechodzi testy kliniczne. Co więcej, firma farmaceutyczna musi zapłacić od 161 do 2 miliardów dolarów za lek, aby przejść przez cały proces badania klinicznego i uzyskać zatwierdzenie przez FDA. Są to dwa główne powody, dla których firmy farmaceutyczne coraz częściej stosują sztuczną inteligencję, aby poprawić wskaźniki powodzenia nowych leków, tworzyć tańsze leki i terapie reklamowe oraz, co najważniejsze, obniżać koszty operacyjne.

3. Diagnoza

Lekarze mogą korzystać z zaawansowanych systemów uczenia maszynowego do gromadzenia, przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych dotyczących opieki zdrowotnej pacjentów. Dostawcy opieki zdrowotnej na całym świecie używają technologii ML do bezpiecznego przechowywania poufnych danych pacjentów w chmurze lub scentralizowanym systemie przechowywania. Jest to znane jako elektroniczna dokumentacja medyczna (EMR).

Lekarze mogą odwoływać się do tych zapisów, gdy muszą zrozumieć wpływ określonej cechy genetycznej na zdrowie pacjenta lub w jaki sposób określony lek może leczyć stan zdrowia. Systemy ML mogą wykorzystywać dane przechowywane w EMR do tworzenia prognoz w czasie rzeczywistym do celów diagnostycznych i sugerowania pacjentom właściwego leczenia.

Ponieważ technologie ML mają zdolność szybkiego przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych, mogą przyspieszyć proces diagnozy, pomagając w ten sposób uratować miliony istnień ludzkich.

4. Zapobieganie chorobom

Firmy farmaceutyczne mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do opracowywania leków zarówno na znane choroby, takie jak choroba Alzheimera i Parkinsona, jak i na choroby rzadkie. Generalnie firmy farmaceutyczne nie poświęcają czasu i zasobów na poszukiwanie metod leczenia chorób rzadkich, ponieważ zwrot z inwestycji jest bardzo niski w porównaniu z czasem i kosztami opracowania leków do leczenia chorób rzadkich.

Według Global Genes prawie 95% rzadkich chorób nie ma zatwierdzonych przez FDA metod leczenia. Jednak dzięki innowacyjnym zdolnościom AI i ML scenariusz szybko zmienia się na lepsze.

5. Przewidywanie epidemii

Sztuczna inteligencja i ML są już wykorzystywane przez wiele firm farmaceutycznych i dostawców opieki zdrowotnej do monitorowania i prognozowania wybuchów epidemii na całym świecie. Technologie te czerpią z danych zebranych z różnych źródeł w sieci, badają związek różnych czynników geologicznych, środowiskowych i biologicznych ze zdrowiem populacji w różnych lokalizacjach geograficznych i próbują połączyć kropki między tymi czynnikami a poprzednimi epidemiami . Takie modele AI/ML stają się szczególnie przydatne w słabo rozwiniętych gospodarkach, którym brakuje infrastruktury medycznej i ram finansowych, aby poradzić sobie z wybuchem epidemii.

Dobrym przykładem tej aplikacji AI jest oparty na ML model przewidywania epidemii malarii , który działa jako narzędzie ostrzegawcze przewidujące każdą możliwą epidemię malarii i pomagające świadczeniodawcom w podejmowaniu najlepszych działań w celu jej zwalczania.

6. Zdalne monitorowanie

Zdalny monitoring to przełom w branży farmaceutycznej i opieki zdrowotnej. Wiele firm farmaceutycznych opracowało już urządzenia do noszenia oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, które mogą zdalnie monitorować pacjentów cierpiących na choroby zagrażające życiu.

Na przykład Tencent Holdings współpracował z firmą Medopad w celu opracowania technologii sztucznej inteligencji, która może zdalnie monitorować pacjentów z chorobą Parkinsona i skrócić czas potrzebny na wykonanie oceny funkcji motorycznych z 30 minut do trzech minut. Integrując tę ​​technologię AI z aplikacjami na smartfony, możliwe jest zdalne monitorowanie ruchów otwierania i zamykania rąk pacjenta.

Po wykryciu ruchu ręki kamera smartfona przechwyci go, aby określić nasilenie objawów (choroba Parkinsona). Częstotliwość i amplituda ruchu określą stopień ciężkości stanu pacjenta, umożliwiając w ten sposób lekarzom zdalną zmianę leków, a także ich dawek.

W przypadku pogorszenia się warunków wymagających ulepszenia leczenia, sztuczna inteligencja wyśle ​​​​alarm do lekarza i zorganizuje badanie kontrolne. Takie zdalne konfiguracje pomagają wyeliminować potrzebę podróżowania tam iz powrotem do przychodni lekarskiej, oszczędzając pacjentom kłopotów z podróżowaniem i czekaniem.

7. Produkcja

Firmy farmaceutyczne mogą wdrożyć sztuczną inteligencję w procesie produkcyjnym, aby uzyskać wyższą produktywność, lepszą wydajność i szybszą produkcję leków ratujących życie. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do zarządzania i ulepszania wszystkich aspektów procesu produkcyjnego, w tym:

• Kontrola jakości
• Konserwacja predykcyjna
• Redukcja odpadów
• Optymalizacja projektu
• Automatyzacja procesów

Sztuczna inteligencja może zastąpić czasochłonne konwencjonalne techniki produkcyjne, pomagając w ten sposób firmom farmaceutycznym wprowadzać leki na rynek znacznie szybciej i po niższych cenach. Oprócz znacznego zwiększenia ich zwrotu z inwestycji poprzez ograniczenie interwencji człowieka w proces produkcyjny, sztuczna inteligencja wyeliminowałaby również wszelkie możliwości ludzkiego błędu.

Przeczytaj także: Nauka sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

8. Marketing

Biorąc pod uwagę fakt, że przemysł farmaceutyczny jest sektorem napędzanym sprzedażą, sztuczna inteligencja może być przydatnym narzędziem w marketingu farmaceutycznym. Dzięki sztucznej inteligencji firmy farmaceutyczne mogą badać i rozwijać unikalne strategie marketingowe, które obiecują wysokie przychody i świadomość marki.

Sztuczna inteligencja może pomóc w mapowaniu podróży klienta, umożliwiając w ten sposób firmom sprawdzenie, która technika marketingowa doprowadziła odwiedzających do ich witryny (konwersja ołowiu) i ostatecznie popchnęła przekonwertowanych użytkowników do zakupu od nich. W ten sposób firmy farmaceutyczne mogą bardziej skoncentrować się na tych strategiach marketingowych, które prowadzą do większości konwersji i zwiększają przychody.

Narzędzia AI mogą analizować wcześniejsze kampanie marketingowe i porównywać wyniki, aby określić, które kampanie pozostały najbardziej dochodowe. Pozwala to firmom odpowiednio zaprojektować obecne kampanie marketingowe, jednocześnie redukując czas i oszczędzając pieniądze. Co więcej, systemy sztucznej inteligencji mogą nawet dokładnie przewidzieć powodzenie lub niepowodzenie kampanii marketingowych.

Chociaż sztuczna inteligencja szybko znajduje zastosowanie w branży farmaceutycznej, proces transformacji nie jest pozbawiony wyzwań. Zwykle obecna infrastruktura IT większości firm farmaceutycznych opiera się na starszych systemach, które nie są zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji.

Ponadto integracja i przyjęcie sztucznej inteligencji wymaga specjalistycznej wiedzy branżowej i umiejętności, co wciąż nie jest łatwo dostępne. Jednak proces adopcji AI w sektorze farmaceutycznym można ułatwić, podejmując następujące kroki:

• Partnerstwo i współpraca z instytucjami akademickimi specjalizującymi się w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji w celu kierowania firmami farmaceutycznymi we wdrażaniu sztucznej inteligencji.
• Współpracuj z firmami specjalizującymi się w odkrywaniu medycyny opartej na sztucznej inteligencji, aby czerpać korzyści z pomocy ekspertów, zaawansowanych narzędzi i doświadczenia w branży.
• Szkolenie zespołów badawczo-rozwojowych i produkcyjnych w zakresie używania i wdrażania narzędzi i technik sztucznej inteligencji we właściwy sposób w celu uzyskania optymalnej produktywności.

Zawijanie

Podsumowując, zakres AI w przemyśle farmaceutycznym wygląda bardzo obiecująco. Ponieważ coraz więcej firm farmaceutycznych przyjmuje technologie AI i ML, doprowadzi to do demokratyzacji tych zaawansowanych technologii, czyniąc je bardziej dostępnymi również dla małych i średnich firm farmaceutycznych.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań, Status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.