Искусственный интеллект в фармацевтической промышленности: 8 интересных приложений в 2022 году

Благодаря Data Science среди нас есть такие инновации, которые когда-то были составляющими научной фантастики. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) произвели революцию в отрасли и привели к изобретению таких вещей, как виртуальные помощники, беспилотные автомобили, умные дома, чат-боты, роботы-хирурги и многое другое.

По прогнозам Tractica, мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта вырастет с 10,1 млрд долларов в 2018 году до 126 млрд долларов к 2025 году. промышленность не является исключением.

Когда дело доходит до фармацевтической промышленности, искусственный интеллект представляет собой океан неиспользованных возможностей для трансформации бизнеса. Большие данные вместе с аналитикой на основе ИИ привели к радикальному изменению инновационной парадигмы фармацевтического сектора.

Искусственный интеллект может способствовать инновациям, одновременно повышая производительность и обеспечивая лучшие результаты по всей цепочке создания стоимости. ИИ может значительно улучшить ценностное предложение фармацевтических компаний за счет внедрения инноваций и создания новых бизнес-моделей.

Узнать больше: Экспертная система в искусственном интеллекте

Применение искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности

ИИ можно внедрить практически во все аспекты фармацевтической промышленности, от открытия и разработки лекарств до производства и маркетинга. Используя и внедряя системы искусственного интеллекта в основные рабочие процессы, фармацевтические компании могут сделать все бизнес-операции эффективными, экономичными и беспроблемными.

Самое приятное то, что, поскольку системы искусственного интеллекта предназначены для достижения лучших результатов, поскольку они постоянно учатся на основе новых данных и опыта, они могут быть мощным инструментом в научно-исследовательском крыле фармацевтической промышленности.

Узнайте больше: Приложения искусственного интеллекта

Давайте рассмотрим некоторые из наиболее достойных упоминания применений искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности:

1. НИОКР

Фармацевтические компании по всему миру используют передовые алгоритмы машинного обучения и инструменты на базе искусственного интеллекта для оптимизации процесса поиска лекарств. Эти интеллектуальные инструменты предназначены для выявления сложных закономерностей в больших наборах данных и, следовательно, их можно использовать для решения задач, связанных со сложными биологическими сетями.

Эта возможность отлично подходит для изучения закономерностей различных заболеваний и определения того, какие лекарственные композиции лучше всего подходят для лечения конкретных признаков конкретного заболевания. Соответственно, фармацевтические компании могут инвестировать в исследования и разработки таких лекарств, которые имеют самые высокие шансы на успешное лечение болезни или состояния здоровья.

2. Разработка лекарств

ИИ обладает потенциалом для улучшения процесса НИОКР. От разработки и идентификации новых молекул до валидации и открытий лекарств на основе мишеней — ИИ может все.

Согласно исследованию Массачусетского технологического института , только 13,8% препаратов успешно проходят клинические испытания. Вдобавок ко всему, фармацевтическая компания должна заплатить от 161 до 2 миллиардов долларов США за лекарство, чтобы пройти полный процесс клинических испытаний и получить одобрение FDA. Это две основные причины, по которым фармацевтические компании все чаще используют ИИ для повышения эффективности новых лекарств, создания более доступных лекарств и, что наиболее важно, снижения операционных расходов.

3. Диагностика

Врачи могут использовать передовые системы машинного обучения для сбора, обработки и анализа огромных объемов медицинских данных пациентов. Поставщики медицинских услуг по всему миру используют технологию машинного обучения для безопасного хранения конфиденциальных данных пациентов в облаке или централизованной системе хранения. Это известно как электронные медицинские карты (EMR).

Врачи могут обращаться к этим записям, когда им нужно понять влияние определенного генетического признака на здоровье пациента или то, как конкретное лекарство может лечить состояние здоровья. Системы машинного обучения могут использовать данные, хранящиеся в электронных медицинских карточках, чтобы делать прогнозы в реальном времени для целей диагностики и предлагать пациентам правильное лечение.

Поскольку технологии машинного обучения способны быстро обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, они могут помочь ускорить процесс диагностики, тем самым помогая спасти миллионы жизней.

4. Профилактика заболеваний

Фармацевтические компании могут использовать ИИ для разработки лекарств как от известных болезней, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона, так и от редких заболеваний. Как правило, фармацевтические компании не тратят свое время и ресурсы на поиск методов лечения редких заболеваний, поскольку рентабельность инвестиций очень низка по сравнению со временем и затратами, необходимыми для разработки лекарств для лечения редких заболеваний.

По данным Global Genes , почти 95% редких заболеваний не имеют одобренных FDA методов лечения. Однако благодаря инновационным возможностям ИИ и машинного обучения ситуация быстро меняется к лучшему.

5. Прогноз эпидемий

AI и ML уже используются многими фармацевтическими компаниями и поставщиками медицинских услуг для мониторинга и прогнозирования вспышек эпидемий по всему миру. Эти технологии используют данные, собранные из разрозненных источников в Сети, изучают связь различных геологических, экологических и биологических факторов со здоровьем населения в разных географических точках и пытаются связать эти факторы с предыдущими вспышками эпидемий. . Такие модели AI/ML становятся особенно полезными для слаборазвитых стран, которым не хватает медицинской инфраструктуры и финансовой базы для борьбы со вспышками эпидемий.

Хорошим примером этого приложения ИИ является модель прогнозирования вспышек малярии на основе машинного обучения , которая функционирует как инструмент предупреждения, предсказывая любую возможную вспышку малярии и помогая поставщикам медицинских услуг принять наилучшие меры для борьбы с ней.

6. Удаленный мониторинг

Удаленный мониторинг — это прорыв в фармацевтике и здравоохранении. Многие фармацевтические компании уже разработали носимые устройства на основе алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут удаленно контролировать пациентов, страдающих опасными для жизни заболеваниями.

Например, Tencent Holdings сотрудничала с Medopad для разработки технологии искусственного интеллекта, которая может удаленно контролировать пациентов с болезнью Паркинсона и сократить время, необходимое для оценки двигательных функций, с 30 до 3 минут. Интегрируя эту технологию искусственного интеллекта с приложениями для смартфонов, можно удаленно отслеживать движения рук пациента при открытии и закрытии.

При обнаружении движения руки камера смартфона фиксирует его, чтобы определить тяжесть симптомов (болезнь Паркинсона). Частота и амплитуда движений будут определять степень тяжести состояния пациента, что позволит врачам дистанционно менять лекарства и дозы лекарств.

В случае ухудшения состояния, требующего улучшения лечения, ИИ отправит предупреждение врачу и назначит осмотр. Подобные удаленные настройки помогают устранить необходимость ездить туда и обратно в клинику врача, избавляя пациентов от хлопот, связанных с поездками и ожиданием.

7. Производство

Фармацевтические компании могут внедрить ИИ в производственный процесс для повышения производительности, эффективности и ускорения производства жизненно важных лекарств. ИИ можно использовать для управления и улучшения всех аспектов производственного процесса, в том числе:

• Контроль качества
• Профилактическое обслуживание
• Уменьшение отходов
• Оптимизация дизайна
• Автоматизация процессов

ИИ может заменить трудоемкие традиционные технологии производства, тем самым помогая фармацевтическим компаниям выводить лекарства на рынок намного быстрее и дешевле. Помимо существенного увеличения рентабельности инвестиций за счет ограничения вмешательства человека в производственный процесс, ИИ также устранит любые возможности человеческой ошибки.

Читайте также: Изучение искусственного интеллекта и машинного обучения

8. Маркетинг

Учитывая тот факт, что фармацевтическая промышленность — это сектор, ориентированный на продажи, ИИ может быть удобным инструментом в фармацевтическом маркетинге. С помощью ИИ фармацевтические компании могут исследовать и разрабатывать уникальные маркетинговые стратегии, которые обещают высокие доходы и узнаваемость бренда.

ИИ может помочь составить карту пути клиента, тем самым позволяя компаниям увидеть, какая маркетинговая техника привела посетителей на их сайт (конверсия лидов) и в конечном итоге подтолкнула конвертированных посетителей к покупке у них. Таким образом, фармацевтические компании могут больше сосредоточиться на тех маркетинговых стратегиях, которые приводят к наибольшему количеству конверсий и увеличению доходов.

Инструменты искусственного интеллекта могут анализировать прошлые маркетинговые кампании и сравнивать результаты, чтобы определить, какие кампании остались наиболее прибыльными. Это позволяет компаниям соответствующим образом разрабатывать текущие маркетинговые кампании, а также сокращать время и экономить деньги. Кроме того, системы искусственного интеллекта могут даже точно предсказывать успех или процент неудач маркетинговых кампаний.

Хотя ИИ быстро находит применение в фармацевтической промышленности, процесс преобразования не обходится без проблем. Обычно текущая ИТ-инфраструктура большинства фармацевтических компаний основана на устаревших системах, не оптимизированных для ИИ.

Более того, интеграция и внедрение ИИ требуют отраслевых знаний и навыков, которые до сих пор недоступны. Однако процесс внедрения ИИ в фармацевтическом секторе можно упростить, выполнив следующие действия:

• Партнерство и сотрудничество с академическими учреждениями, специализирующимися на исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта, для руководства фармацевтическими компаниями по внедрению искусственного интеллекта.
• Сотрудничайте с компаниями, которые специализируются на поиске лекарств с помощью ИИ, чтобы воспользоваться преимуществами экспертной помощи, передовых инструментов и отраслевого опыта.
• Обучайте команды разработчиков и производителей правильному использованию и внедрению инструментов и методов ИИ для достижения оптимальной производительности.

Подведение итогов

В заключение можно сказать, что применение ИИ в фармацевтической промышленности выглядит весьма многообещающе. Поскольку все большее число фармацевтических компаний внедряют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, это приведет к демократизации этих передовых технологий, что сделает их более доступными для малых и средних фармацевтических компаний.

Если вам интересно узнать больше об искусственном интеллекте и машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, Статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.