ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมยา: 8 แอปพลิเคชั่นที่น่าตื่นเต้นในปี 2565

เผยแพร่แล้ว: 2021-01-07

ต้องขอบคุณ Data Science ที่ทำให้เรามีนวัตกรรมที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นส่วนประกอบของนิยายวิทยาศาสตร์อยู่ท่ามกลางพวกเรา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมและนำไปสู่การประดิษฐ์สิ่งต่างๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือน รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง บ้านอัจฉริยะ แชทบอท บอทผ่าตัด และอื่นๆ อีกมากมาย

ตาม Tractica ตลาดซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลก คาดว่าจะเติบโตจาก 10.1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2561 เป็น 126 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568 ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งบริษัทในอุตสาหกรรมเดียวกันต่างนำบิ๊กดาต้าและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ อุตสาหกรรมก็ไม่มีข้อยกเว้น

เมื่อพูดถึงอุตสาหกรรมยา AI นำเสนอมหาสมุทรแห่งโอกาสที่ยังไม่ได้นำมาใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ บิ๊กดาต้าพร้อมกับการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในกระบวนทัศน์นวัตกรรมของภาคเภสัชกรรม

ปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพในการส่งเสริมนวัตกรรมในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและส่งมอบผลลัพธ์ที่ดีขึ้นทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่า AI สามารถปรับปรุงการนำเสนอคุณค่าของบริษัทยาได้อย่างมาก โดยการขับเคลื่อนนวัตกรรมและการสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่

เรียนรู้เพิ่มเติม: ระบบผู้เชี่ยวชาญในปัญญาประดิษฐ์

สารบัญ

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมยา

AI สามารถนำมาใช้ในเกือบทุกด้านของอุตสาหกรรมยา ตั้งแต่การค้นคว้าและพัฒนายา ไปจนถึงการผลิตและการตลาด ด้วยการใช้ประโยชน์จากระบบ AI ในเวิร์กโฟลว์หลัก บริษัทยาสามารถทำให้การดำเนินธุรกิจทั้งหมดมีประสิทธิภาพ คุ้มค่า และไม่ยุ่งยาก

ส่วนที่ดีที่สุดคือเนื่องจากระบบ AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในขณะที่เรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ใหม่อย่างต่อเนื่อง จึงสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในฝ่ายวิจัยและพัฒนาของอุตสาหกรรมยา

เรียนรู้เพิ่มเติม: แอปพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์

มาดูการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ที่สมควรกล่าวถึงมากที่สุดในอุตสาหกรรมยากัน:

1. R&D

บริษัทยาทั่วโลกกำลังใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึม ML ขั้นสูงและเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการค้นหาตัวยา เครื่องมืออัจฉริยะเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อระบุรูปแบบที่ซับซ้อนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และด้วยเหตุนี้จึงสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายทางชีววิทยาที่ซับซ้อนได้

ความสามารถนี้ยอดเยี่ยมสำหรับการศึกษารูปแบบของโรคต่างๆ และการพิจารณาว่าองค์ประกอบของยาใดเหมาะสมที่สุดสำหรับการบำบัดลักษณะเฉพาะของโรคเฉพาะ บริษัทยาสามารถลงทุนในการวิจัยและพัฒนายาดังกล่าวซึ่งมีโอกาสสูงสุดในการรักษาโรคหรือสภาวะทางการแพทย์ได้สำเร็จ

2. การพัฒนายา

AI ถือศักยภาพในการปรับปรุงกระบวนการวิจัยและพัฒนา ตั้งแต่การออกแบบและการระบุโมเลกุลใหม่ไปจนถึงการตรวจสอบและค้นพบยาตามเป้าหมาย AI สามารถทำได้ทั้งหมด

จากการ ศึกษา ของ MIT พบ ว่ามีเพียง 13.8% ของยาเท่านั้นที่ประสบความสำเร็จในการทดลองทางคลินิก ยิ่ง ไปกว่านั้น บริษัทยาต้องจ่ายเงินระหว่าง 161 ล้านถึง 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ สำหรับยาเพื่อผ่านขั้นตอนการทดลองทางคลินิกที่สมบูรณ์และได้รับการอนุมัติจาก FDA นี่คือเหตุผลหลัก 2 ประการที่บริษัทยาใช้ AI มากขึ้นเพื่อปรับปรุงอัตราความสำเร็จของยาใหม่ สร้างโฆษณายาที่ราคาไม่แพง และที่สำคัญที่สุดคือลดต้นทุนการดำเนินงาน

3. การวินิจฉัย

แพทย์สามารถใช้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงเพื่อรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลด้านการรักษาพยาบาลของผู้ป่วยจำนวนมหาศาล ผู้ให้บริการด้านสุขภาพทั่วโลกกำลังใช้เทคโนโลยี ML เพื่อจัดเก็บข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนได้อย่างปลอดภัยในระบบคลาวด์หรือระบบจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ สิ่งนี้เรียกว่าเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR)

แพทย์สามารถอ้างถึงบันทึกเหล่านี้เป็นและเมื่อใดที่พวกเขาจำเป็นต้องเข้าใจผลกระทบของลักษณะทางพันธุกรรมที่เฉพาะเจาะจงต่อสุขภาพของผู้ป่วยหรือวิธีที่ยาบางชนิดสามารถรักษาสภาพสุขภาพได้ ระบบ ML สามารถใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน EMR เพื่อคาดการณ์ตามเวลาจริงเพื่อวัตถุประสงค์ในการวินิจฉัยและแนะนำการรักษาที่เหมาะสมแก่ผู้ป่วย

เนื่องจากเทคโนโลยี ML มีความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว จึงสามารถช่วยเร่งกระบวนการวินิจฉัยได้ ซึ่งจะช่วยชีวิตผู้คนนับล้านได้

4. การป้องกันโรค

บริษัทยาสามารถใช้ AI พัฒนาวิธีการรักษาทั้งโรคที่เป็นที่รู้จัก เช่น อัลไซเมอร์และพาร์กินสัน และโรคหายาก โดยทั่วไป บริษัทยาจะไม่ใช้เวลาและทรัพยากรในการค้นหาการรักษาโรคหายาก เนื่องจาก ROI นั้นต่ำมากเมื่อเทียบกับเวลาและต้นทุนที่ใช้ในการพัฒนายาสำหรับรักษาโรคหายาก

จากข้อมูลของ Global Genes พบว่าเกือบ 95% ของโรคหายากไม่มีการรักษาหรือการรักษาที่ได้รับการอนุมัติจาก FDA อย่างไรก็ตาม ด้วยความสามารถเชิงนวัตกรรมของ AI และ ML สถานการณ์จึงเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในทางที่ดีขึ้น

5. การพยากรณ์โรคระบาด

บริษัทยาและผู้ให้บริการด้านการแพทย์หลายแห่งใช้ AI และ ML เพื่อติดตามและคาดการณ์การระบาดของโรคระบาดทั่วโลก เทคโนโลยีเหล่านี้ดึงข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งที่แตกต่างกันในเว็บ ศึกษาความเชื่อมโยงของปัจจัยทางธรณีวิทยา สิ่งแวดล้อม และชีวภาพต่างๆ ต่อสุขภาพของประชากรในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ต่างๆ และพยายามเชื่อมโยงจุดระหว่างปัจจัยเหล่านี้กับการระบาดของโรคระบาดครั้งก่อน . โมเดล AI/ML ดังกล่าวมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับประเทศที่ด้อยพัฒนาซึ่งขาดโครงสร้างพื้นฐานทางการแพทย์และกรอบทางการเงินเพื่อรับมือกับการระบาดของโรคระบาด

ตัวอย่างที่ดีของแอปพลิเคชัน AI นี้คือ โมเดลการคาดการณ์การระบาดของโรคมาลาเรีย ที่ใช้ ML ซึ่งทำหน้าที่เป็นเครื่องมือเตือนเพื่อคาดการณ์การระบาดของโรคมาลาเรียที่เป็นไปได้ และช่วยเหลือผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในการดำเนินการที่ดีที่สุดเพื่อต่อสู้กับโรคนี้

6. การตรวจสอบระยะไกล

การตรวจสอบระยะไกลเป็นความก้าวหน้าในภาคเภสัชกรรมและการดูแลสุขภาพ บริษัทยาหลายแห่งได้พัฒนาอุปกรณ์สวมใส่ที่ขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึม AI ซึ่งสามารถตรวจสอบผู้ป่วยจากโรคที่คุกคามชีวิตได้จากระยะไกล

ตัวอย่างเช่น Tencent Holdings ได้ร่วมมือกับ Medopad เพื่อพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่สามารถตรวจสอบผู้ป่วยโรคพาร์กินสันจากระยะไกล และลดเวลาที่ใช้ในการประเมินการทำงานของมอเตอร์จาก 30 นาทีเป็นสามนาที ด้วยการรวมเทคโนโลยี AI นี้เข้ากับแอพสมาร์ทโฟน ทำให้สามารถตรวจสอบการเปิดและปิดการเคลื่อนไหวของมือของผู้ป่วยจากสถานที่ห่างไกล

ในการตรวจจับการเคลื่อนไหวของมือ กล้องสมาร์ทโฟนจะจับภาพเพื่อระบุความรุนแรงของอาการ (พาร์กินสัน) ความถี่และแอมพลิจูดของการเคลื่อนไหวจะเป็นตัวกำหนดคะแนนความรุนแรงของอาการของผู้ป่วย ทำให้แพทย์สามารถเปลี่ยนยาและขนาดยาได้จากระยะไกล

ในกรณีที่อาการแย่ลงจนต้องอัพเกรดการรักษา AI จะส่งการแจ้งเตือนไปยังแพทย์และจัดให้มีการตรวจร่างกาย การตั้งค่าระยะไกลเช่นนี้ช่วยขจัดความจำเป็นในการเดินทางไปมาที่คลินิกของแพทย์ ช่วยให้ผู้ป่วยไม่ต้องวุ่นวายกับการเดินทางและการรอ

7. การผลิต

บริษัทยาสามารถใช้ AI ในกระบวนการผลิตเพื่อผลผลิตที่สูงขึ้น ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น และการผลิตยาช่วยชีวิตได้เร็วขึ้น AI สามารถใช้เพื่อจัดการและปรับปรุงทุกด้านของกระบวนการผลิต รวมถึง:

  • ควบคุมคุณภาพ
  • การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
  • การลดของเสีย
  • การเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบ
  • กระบวนการอัตโนมัติ

AI สามารถแทนที่เทคนิคการผลิตแบบเดิมๆ ที่ใช้เวลานาน ซึ่งช่วยให้บริษัทยาสามารถเปิดตัวยาในตลาดได้เร็วยิ่งขึ้นและราคาถูกลงเช่นกัน นอกเหนือจากการเพิ่ม ROI อย่างมากโดยการจำกัดการแทรกแซงของมนุษย์ในกระบวนการผลิตแล้ว AI ยังจะขจัดขอบเขตสำหรับข้อผิดพลาดของมนุษย์อีกด้วย

อ่านเพิ่มเติม: การเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

8. การตลาด

เนื่องจากอุตสาหกรรมยาเป็นภาคที่ขับเคลื่อนด้วยการขาย AI จึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในด้านการตลาดยา ด้วย AI บริษัทยาสามารถสำรวจและพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่ไม่เหมือนใครซึ่งรับประกันรายได้สูงและการรับรู้ถึงแบรนด์

AI สามารถช่วยทำแผนที่เส้นทางของลูกค้าได้ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ เห็นว่าเทคนิคการตลาดใดที่นำผู้เยี่ยมชมมายังไซต์ของตน (การแปลงลูกค้าเป้าหมาย) และท้ายที่สุดก็ผลักดันให้ผู้เยี่ยมชมที่เปลี่ยนใจซื้อจากพวกเขา ด้วยวิธีนี้ บริษัทยาสามารถมุ่งเน้นที่กลยุทธ์ทางการตลาดที่นำไปสู่การแปลงส่วนใหญ่และเพิ่มรายได้

เครื่องมือ AI สามารถวิเคราะห์แคมเปญการตลาดที่ผ่านมาและเปรียบเทียบผลลัพธ์เพื่อระบุว่าแคมเปญใดยังคงทำกำไรได้มากที่สุด ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถออกแบบแคมเปญการตลาดในปัจจุบันได้อย่างเหมาะสม ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดเวลาและประหยัดเงินอีกด้วย นอกจากนี้ ระบบ AI ยังสามารถทำนายอัตราความสำเร็จหรือความล้มเหลวของแคมเปญการตลาดได้อย่างแม่นยำอีกด้วย

แม้ว่า AI กำลังค้นหาแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมยาอย่างรวดเร็ว แต่กระบวนการของการเปลี่ยนแปลงก็ไม่ใช่เรื่องท้าทาย โดยปกติ โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีในปัจจุบันของบริษัทยาส่วนใหญ่จะยึดตามระบบเดิมที่ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ AI

นอกจากนี้ การบูรณาการและการนำ AI มาใช้นั้นต้องการความเชี่ยวชาญและทักษะในอุตสาหกรรม ซึ่งยังไม่พร้อมใช้ อย่างไรก็ตาม กระบวนการของการนำ AI มาใช้ในภาคเภสัชกรรมสามารถทำได้ง่ายโดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • เป็นพันธมิตรและร่วมมือกับสถาบันการศึกษาที่เชี่ยวชาญด้าน AI R&D เพื่อแนะนำบริษัทยาด้วยการนำ AI มาใช้
  • ร่วมมือกับบริษัทที่เชี่ยวชาญในการค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ เครื่องมือขั้นสูง และประสบการณ์ในอุตสาหกรรม
  • ฝึกอบรม R&D และทีมการผลิตเพื่อใช้และนำเครื่องมือและเทคนิค AI ไปใช้อย่างเหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

ห่อ

โดยสรุป ขอบเขตของ AI ในอุตสาหกรรมยามีแนวโน้มสูง เนื่องจากบริษัทยาจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ใช้เทคโนโลยี AI และ ML จะนำไปสู่การเป็นประชาธิปไตยของเทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้ ซึ่งจะทำให้บริษัทยาขนาดเล็กและขนาดกลางเข้าถึงได้ง่ายขึ้นเช่นกัน

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI, แมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ สถานะศิษย์เก่า IIIT-B โครงการหลัก 5 โครงการและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

AI ใช้ในอุตสาหกรรมยาอย่างไร?

ปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้ในอุตสาหกรรมยาเพื่อจัดการกระบวนการของฐานข้อมูลการทดลองทางคลินิก โดยจะจัดการฐานข้อมูลการทดลองทางคลินิกทั้งหมด และบำรุงรักษา จัดระเบียบ และจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล AI ยังใช้เพื่อลดต้นทุนในการพัฒนายาใหม่ และยังช่วยปรับปรุงบริการของบริการวิจัยทางคลินิกเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น จัดการฐานข้อมูล และเพิ่มรายได้ มีการใช้ AI ในอุตสาหกรรมยาเพื่อช่วยในกระบวนการค้นคว้าและพัฒนายา บริษัทจำนวนมาก รวมทั้ง Google ได้มีส่วนร่วมในด้านนี้แล้ว การใช้ AI ครั้งแรกในอุตสาหกรรมยาคือโดยไฟเซอร์

AI ช่วยในการค้นพบยาได้อย่างไร?

มีการใช้ AI มากขึ้นในการค้นคว้ายาเพื่อช่วยในการตรวจคัดกรองสารประกอบจำนวนมากเสมือนจริงและเพื่อประเมินโครงสร้างของสารประกอบใหม่ ตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทลึกที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุท่าจับของสารประกอบต่างๆ ที่น่าสนใจสามชนิดกับเป้าหมายที่เป็นโปรตีน ถูกนำมาใช้เพื่อทำนายท่าทางของลิแกนด์ใหม่ที่เป็นไปได้ ชุดฝึกอบรมประกอบด้วยแกนด์ที่รู้จักและสารประกอบอื่นๆ มากมายที่มีท่าทางที่รู้จักและรูปแบบที่ไม่ผูกมัด เปอร์เซ็นต์ของสารประกอบชนิดใหม่ที่ถูกคาดการณ์ว่าจะจับกับเป้าหมายของโปรตีนได้รับการตรวจสอบแล้วว่าจับทั้งในหลอดทดลองและการสอบวิเคราะห์ในร่างกาย

AI จะนำไปสู่ยาที่ถูกกว่าและดีกว่าหรือไม่?

ใบสั่งยาจำนวนมากเต็มไปด้วยยาที่มีผลข้างเคียงที่หายาก เป็นผลให้ผู้คนหยุดซื้อยาเหล่านั้น AI ได้คาดการณ์การใช้ยาร่วมกันซึ่งจะได้ผลสำหรับบุคคล ดังนั้นผู้คนจำนวนน้อยลงจะต้องหยุดใช้ยาเหล่านั้น ผู้บริโภคจะซื้อยาอย่างมั่นใจมากขึ้น เพราะจะมั่นใจได้ว่ายานั้นปลอดภัยและไม่มีผลข้างเคียง นอกจากนี้ AI จะช่วยสร้างการผสมผสานยาใหม่ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและต้นทุนของยา