Inteligența artificială în industria farmaceutică: 8 aplicații interesante în 2022

Datorită Data Science, avem printre noi astfel de inovații care au fost cândva componentele science fiction-ului. Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) au revoluționat industria și au condus la inventarea unor lucruri precum asistenți virtuali, mașini cu conducere autonomă, case inteligente, chatbot, roboți chirurgicali și multe altele.

Potrivit Tractica, se estimează că piața globală de software de inteligență artificială va crește de la 10,1 miliarde de dolari în 2018 la 126 de miliarde de dolari până în 2025. Într-o eră bazată pe date în care companiile din toate paralelele industriei adoptă tehnologiile Big Data și inteligența artificială, industria farmaceutică industria nu face excepție.

Când vine vorba de industria farmaceutică, AI prezintă un ocean de oportunități neexploatate pentru transformarea afacerii. Big Data, împreună cu analizele bazate pe inteligență artificială, au adus o schimbare radicală în paradigma inovației din sectorul farmaceutic.

Inteligența artificială are potențialul de a stimula inovația, îmbunătățind simultan productivitatea și oferind rezultate mai bune de-a lungul lanțului valoric. AI poate îmbunătăți semnificativ propunerea de valoare a companiilor farmaceutice prin stimularea inovației și crearea de noi modele de afaceri.

Aflați mai multe: Sistem expert în inteligență artificială

Aplicații ale inteligenței artificiale în industria farmaceutică

AI poate fi implementat în aproape toate aspectele industriei farmaceutice, chiar de la descoperirea și dezvoltarea medicamentelor până la producție și marketing. Prin valorificarea și implementarea sistemelor AI în fluxurile de lucru de bază, companiile farmaceutice pot face toate operațiunile de afaceri eficiente, rentabile și fără probleme.

Cea mai bună parte este că, deoarece sistemele AI sunt concepute pentru a oferi rezultate mai bune, deoarece învață continuu din date și experiență noi, ele pot fi un instrument puternic în aripa de cercetare și dezvoltare a industriei farmaceutice.

Aflați mai multe: Aplicații de inteligență artificială

Să ne uităm la unele dintre cele mai demne de menționat aplicații ale inteligenței artificiale în industria farmaceutică:

1. Cercetare și dezvoltare

Companiile farmaceutice din întreaga lume folosesc algoritmi ML avansați și instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a eficientiza procesul de descoperire a medicamentelor. Aceste instrumente inteligente sunt concepute pentru a identifica modele complicate în seturi mari de date și, prin urmare, pot fi utilizate pentru a rezolva provocările asociate cu rețelele biologice complicate.

Această capacitate este excelentă pentru studierea tiparelor diferitelor boli și recunoașterea compozițiilor de medicamente care ar fi cele mai potrivite pentru tratarea trăsăturilor specifice ale unei anumite boli. Companiile farmaceutice pot investi în consecință în cercetarea și dezvoltarea unor astfel de medicamente care au cele mai mari șanse de a trata cu succes o boală sau o afecțiune.

2. Dezvoltarea medicamentelor

AI are potențialul de a îmbunătăți procesul de cercetare și dezvoltare. De la proiectarea și identificarea de noi molecule până la validarea și descoperirile de medicamente bazate pe ținte, AI poate face totul.

Potrivit unui studiu MIT , doar 13,8% dintre medicamente au succes în studiile clinice. În plus, o companie farmaceutică trebuie să plătească oriunde între 161 milioane USD și 2 miliarde USD pentru ca un medicament să treacă prin procesul complet al studiului clinic și să obțină aprobarea FDA. Acestea sunt cele două motive principale pentru care companiile farmaceutice adoptă din ce în ce mai mult AI pentru a îmbunătăți ratele de succes ale noilor medicamente, pentru a crea medicamente și terapii mai accesibile și, cel mai important, pentru a reduce costurile operaționale.

3. Diagnostic

Medicii pot folosi sisteme avansate de învățare automată pentru a colecta, procesa și analiza volume mari de date privind asistența medicală ale pacienților. Furnizorii de servicii medicale din întreaga lume folosesc tehnologia ML pentru a stoca în siguranță datele sensibile ale pacienților în cloud sau într-un sistem de stocare centralizat. Aceasta este cunoscută sub numele de dosare medicale electronice (EMR).

Medicii se pot referi la aceste înregistrări pe măsură ce și când trebuie să înțeleagă impactul unei anumite trăsături genetice asupra sănătății pacientului sau modul în care un anumit medicament poate trata o afecțiune de sănătate. Sistemele ML pot folosi datele stocate în EMR-uri pentru a face predicții în timp real în scopuri de diagnostic și pentru a sugera pacienților un tratament adecvat.

Deoarece tehnologiile ML au capacitatea de a procesa și analiza rapid cantități masive de date, ele pot ajuta la accelerarea procesului de diagnosticare, ajutând astfel la salvarea a milioane de vieți.

4. Prevenirea bolilor

Companiile farmaceutice pot folosi AI pentru a dezvolta tratamente atât pentru boli cunoscute precum Alzheimer și Parkinson, cât și pentru boli rare. În general, companiile farmaceutice nu își cheltuiesc timpul și resursele pentru a găsi tratamente pentru boli rare, deoarece rentabilitatea investiției este foarte scăzută în comparație cu timpul și costul necesar pentru a dezvolta medicamente pentru tratarea bolilor rare.

Potrivit Global Genes , aproape 95% dintre bolile rare nu au tratamente sau tratamente aprobate de FDA. Cu toate acestea, datorită abilităților inovatoare ale AI și ML, scenariul se schimbă rapid în bine.

5. Predicția epidemiei

AI și ML sunt deja folosite de multe companii farmaceutice și furnizori de servicii medicale pentru a monitoriza și prognoza focarele epidemice de pe tot globul. Aceste tehnologii se hrănesc cu datele adunate din surse disparate de pe Web, studiază legătura dintre diverși factori geologici, de mediu și biologici asupra sănătății populației din diferite locații geografice și încearcă să conecteze punctele dintre acești factori și focarele epidemice anterioare. . Astfel de modele AI/ML devin deosebit de utile pentru economiile subdezvoltate care nu au infrastructura medicală și cadrul financiar pentru a face față unui focar epidemic.

Un bun exemplu al acestei aplicații AI este modelul de predicție a focarului de malaria bazat pe ML, care funcționează ca un instrument de avertizare care prezice orice posibil focar de malarie și ajută furnizorii de asistență medicală să ia cea mai bună acțiune pentru combaterea acesteia.

6. Monitorizare de la distanță

Monitorizarea de la distanță este o descoperire în sectoarele farmaceutice și de sănătate. Multe companii farmaceutice au dezvoltat deja dispozitive purtabile alimentate de algoritmi AI care pot monitoriza de la distanță pacienții care suferă de boli care pun viața în pericol.

De exemplu, Tencent Holdings a colaborat cu Medopad pentru a dezvolta o tehnologie AI care poate monitoriza de la distanță pacienții cu boala Parkinson și poate reduce timpul necesar pentru a efectua o evaluare a funcției motorii de la 30 de minute la trei minute. Prin integrarea acestei tehnologii AI cu aplicațiile pentru smartphone, este posibilă monitorizarea mișcărilor de deschidere și de închidere ale mâinilor unui pacient dintr-o locație îndepărtată.

La detectarea mișcării mâinii, camera smartphone-ului o va capta pentru a determina severitatea simptomelor (boala Parkinson). Frecvența și amplitudinea mișcării vor determina scorul de severitate al stării pacientului, permițând astfel medicilor să schimbe medicamentele, precum și dozele de medicamente de la distanță.

În cazul în care condițiile devin mai înrăutățite care necesită o actualizare a tratamentului, AI va trimite o alertă medicului și va aranja un control. Configurațiile de la distanță ca acestea ajută la eliminarea nevoii de a călători înainte și înapoi la clinica medicului, scutind pacienții de necazul de a călători și de a aștepta.

7. Fabricare

Companiile farmaceutice pot implementa AI în procesul de producție pentru o productivitate mai mare, o eficiență îmbunătățită și o producție mai rapidă de medicamente care salvează vieți. AI poate fi folosit pentru a gestiona și îmbunătăți toate aspectele procesului de fabricație, inclusiv:

• Control de calitate
• Întreținere predictivă
• Reducerea deseurilor
• Optimizarea designului
• Automatizarea procesului

Inteligența artificială poate înlocui tehnicile convenționale de fabricație, care necesită timp, ajutând astfel companiile farmaceutice să lanseze medicamente pe piață mult mai rapid și la prețuri mai ieftine. Pe lângă creșterea semnificativă a rentabilității investiției prin limitarea intervenției umane în procesul de fabricație, AI ar elimina, de asemenea, orice posibilitate de eroare umană.

Citește și: Învățarea inteligenței artificiale și învățarea automată

8. Marketing

Având în vedere faptul că industria farmaceutică este un sector bazat pe vânzări, AI poate fi un instrument util în marketingul farmaceutic. Cu ajutorul inteligenței artificiale, companiile farmaceutice pot explora și dezvolta strategii de marketing unice care promit venituri mari și cunoașterea mărcii.

AI poate ajuta la cartografierea călătoriei clienților, permițând astfel companiilor să vadă ce tehnică de marketing a condus vizitatorii către site-ul lor (conversie potențială) și, în cele din urmă, i-a împins pe vizitatorii convertiți să cumpere de la ei. În acest fel, companiile farmaceutice se pot concentra mai mult pe acele strategii de marketing care duc la cele mai multe conversii și cresc veniturile.

Instrumentele AI pot analiza campaniile de marketing anterioare și pot compara rezultatele pentru a identifica campaniile care au rămas cele mai profitabile. Acest lucru permite companiilor să conceapă actualele campanii de marketing în consecință, reducând în același timp timpul și economisind bani. În plus, sistemele AI pot chiar prezice cu exactitate rata de succes sau eșec a campaniilor de marketing.

Deși AI găsește rapid aplicații în industria farmaceutică, procesul de transformare nu este lipsit de provocări. De obicei, infrastructura IT actuală a majorității companiilor farmaceutice se bazează pe sisteme vechi care nu sunt optimizate pentru AI.

În plus, integrarea și adoptarea AI necesită expertiză și abilități din industrie, ceva care încă nu este ușor disponibil. Cu toate acestea, procesul de adoptare a inteligenței artificiale în sectorul farmaceutic poate fi simplificat prin acești pași:

• Parteneriat și colaborare cu instituții academice specializate în cercetare și dezvoltare IA pentru a ghida companiile farmaceutice în adoptarea IA.
• Colaborați cu companii specializate în descoperirea medicamentelor bazate pe inteligență artificială pentru a beneficia de avantajele asistenței experților, instrumentelor avansate și experienței în industrie.
• Antrenați echipele de cercetare și dezvoltare și de producție pentru a utiliza și implementa instrumentele și tehnicile AI în mod adecvat pentru o productivitate optimă.

Încheierea

În concluzie, domeniul de aplicare al IA în industria farmaceutică pare extrem de promițător. Pe măsură ce un număr tot mai mare de companii farmaceutice adoptă tehnologiile AI și ML, aceasta va duce la democratizarea acestor tehnologii avansate, făcându-le astfel mai accesibile și pentru companiile farmaceutice mici și mijlocii.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre AI, învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, Statut de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.