İlaç Sektöründe Yapay Zeka: 2022'de Heyecan Verici 8 Uygulama

Veri Bilimi sayesinde, bir zamanlar bilim kurgunun bileşenleri olan bu tür yenilikleri aramıza aldık. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) sektörde devrim yarattı ve sanal asistanlar, kendi kendini süren arabalar, akıllı evler, sohbet robotları, cerrahi botlar ve çok daha fazlasının icat edilmesine yol açtı.

Tractica'ya göre, küresel yapay zeka yazılımı pazarının 2018'de 10.1 milyar dolardan 2025'e kadar 126 milyar dolara çıkacağı tahmin ediliyor. Sektörün tüm paralellerindeki şirketlerin Büyük Veri ve Yapay zeka teknolojilerini benimsediği veri odaklı bir çağda, ilaç sektörü endüstri bir istisna değildir.

İlaç endüstrisi söz konusu olduğunda, yapay zeka, iş dönüşümü için kullanılmayan bir fırsatlar okyanusu sunar. Yapay zeka destekli analitik ile birlikte Büyük Veri, ilaç sektörünün inovasyon paradigmasında radikal bir değişime neden oldu.

Yapay Zeka, aynı anda verimliliği artırırken ve değer zincirinde daha iyi sonuçlar sunarken yeniliği teşvik etme potansiyeline sahiptir. Yapay zeka, inovasyonu teşvik ederek ve yeni iş modelleri yaratarak ilaç şirketlerinin değer teklifini önemli ölçüde iyileştirebilir.

Daha fazla bilgi edinin: Yapay Zekada Uzman Sistem

İlaç Endüstrisinde Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay zeka, ilaç keşfi ve geliştirmeden üretim ve pazarlamaya kadar ilaç endüstrisinin hemen hemen her alanında uygulanabilir. İlaç şirketleri, temel iş akışlarında yapay zeka sistemlerinden yararlanarak ve uygulayarak tüm ticari operasyonlarını verimli, uygun maliyetli ve sorunsuz hale getirebilir.

En iyi yanı, AI sistemleri sürekli olarak yeni verilerden ve deneyimlerden öğrendikçe daha iyi sonuçlar sağlamak üzere tasarlandığından, ilaç endüstrisinin araştırma ve geliştirme kanadında güçlü bir araç olabilirler.

Daha fazlasını öğrenin: Yapay Zeka Uygulamaları

İlaç endüstrisinde Yapay Zekanın en çok sözü edilen uygulamalarından bazılarına bakalım:

1. Ar-Ge

Dünyanın dört bir yanındaki ilaç şirketleri, ilaç keşif sürecini kolaylaştırmak için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarından ve yapay zeka destekli araçlardan yararlanıyor. Bu akıllı araçlar, büyük veri kümelerindeki karmaşık kalıpları tanımlamak için tasarlanmıştır ve bu nedenle karmaşık biyolojik ağlarla ilgili zorlukları çözmek için kullanılabilirler.

Bu yetenek, çeşitli hastalıkların modellerini incelemek ve belirli bir hastalığın belirli özelliklerini tedavi etmek için hangi ilaç bileşimlerinin en uygun olacağını tanımak için mükemmeldir. İlaç şirketleri buna göre, bir hastalığı veya tıbbi durumu başarıyla tedavi etme şansı en yüksek olan bu tür ilaçların Ar-Ge'sine yatırım yapabilir.

2. İlaç Geliştirme

AI, Ar-Ge sürecini iyileştirme potansiyeline sahiptir. Yapay zeka, yeni moleküllerin tasarlanması ve tanımlanmasından hedef bazlı ilaç doğrulama ve keşiflerine kadar her şeyi yapabilir.

Bir MIT araştırmasına göre , ilaçların sadece %13,8'i klinik deneyleri geçmede başarılıdır. Bunun da ötesinde, bir ilaç firmasının bir ilaca tam klinik deney sürecinden geçmesi ve FDA onayı alması için 161 milyon ABD Doları ile 2 milyar ABD Doları arasında herhangi bir yerde ödeme yapması gerekir. İlaç şirketlerinin yeni ilaçların başarı oranlarını artırmak, daha uygun fiyatlı ilaçlar ve tedaviler oluşturmak ve en önemlisi operasyonel maliyetleri azaltmak için yapay zekayı giderek daha fazla benimsemesinin iki ana nedeni bunlar.

3. Teşhis

Doktorlar, çok sayıda hastanın sağlık hizmeti verilerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için gelişmiş Makine Öğrenimi sistemlerini kullanabilir. Dünyanın dört bir yanındaki sağlık hizmeti sağlayıcıları, hassas hasta verilerini bulutta veya merkezi bir depolama sisteminde güvenli bir şekilde depolamak için ML teknolojisini kullanıyor. Bu elektronik tıbbi kayıtlar (EMR'ler) olarak bilinir.

Doktorlar, belirli bir genetik özelliğin hastanın sağlığı üzerindeki etkisini veya belirli bir ilacın bir sağlık durumunu nasıl tedavi edebileceğini anlamaları gerektiğinde bu kayıtlara başvurabilirler. ML sistemleri, teşhis amacıyla gerçek zamanlı tahminler yapmak ve hastalara uygun tedavi önermek için EMR'lerde depolanan verileri kullanabilir.

Makine öğrenimi teknolojileri, çok büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleme ve analiz etme yeteneğine sahip olduğundan, teşhis sürecini hızlandırarak milyonlarca hayat kurtarmaya yardımcı olabilir.

4. Hastalık Önleme

İlaç şirketleri, hem Alzheimer hem de Parkinson gibi bilinen hastalıklar ve nadir görülen hastalıklar için tedaviler geliştirmek için yapay zekayı kullanabilir. Genellikle ilaç şirketleri, nadir hastalıkların tedavisi için ilaç geliştirmek için gereken zaman ve maliyete kıyasla yatırım getirisi çok düşük olduğundan, zamanlarını ve kaynaklarını nadir hastalıklar için tedavi bulmaya harcamazlar.

Global Genes'e göre , nadir hastalıkların yaklaşık %95'inin FDA onaylı tedavileri veya tedavileri yoktur. Ancak, AI ve ML'nin yenilikçi yetenekleri sayesinde, senaryo hızla daha iyiye doğru değişiyor.

5. Salgın tahmini

AI ve ML, dünya çapında salgın salgınları izlemek ve tahmin etmek için birçok ilaç şirketi ve sağlık hizmeti sağlayıcısı tarafından zaten kullanılıyor. Bu teknolojiler, Web'deki farklı kaynaklardan toplanan verilerle beslenir, çeşitli jeolojik, çevresel ve biyolojik faktörlerin farklı coğrafi konumlardaki nüfusun sağlığı üzerindeki bağlantısını inceler ve bu faktörler ile önceki salgın salgınlar arasındaki noktaları birleştirmeye çalışır. . Bu tür AI/ML modelleri, salgın bir salgınla başa çıkmak için tıbbi altyapı ve finansal çerçeveden yoksun olan az gelişmiş ekonomiler için özellikle yararlıdır.

Bu AI uygulamasına iyi bir örnek, olası herhangi bir sıtma salgınını öngören bir uyarı aracı olarak işlev gören ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının bununla mücadele etmek için en iyi eylemi gerçekleştirmelerine yardımcı olan ML tabanlı Sıtma Salgını Tahmin Modelidir .

6. Uzaktan İzleme

Uzaktan izleme, ilaç ve sağlık sektörlerinde bir atılımdır. Birçok ilaç şirketi, yaşamı tehdit eden hastalıkları olan hastaları uzaktan izleyebilen AI algoritmalarıyla desteklenen giyilebilir cihazlar geliştirdi.

Örneğin, Tencent Holdings , Parkinson hastalığı olan hastaları uzaktan izleyebilen ve motor fonksiyon değerlendirmesi yapmak için geçen süreyi 30 dakikadan üç dakikaya indiren bir yapay zeka teknolojisi geliştirmek için Medopad ile işbirliği yaptı. Bu AI teknolojisini akıllı telefon uygulamalarıyla entegre ederek, bir hastanın ellerinin açılma ve kapanma hareketlerini uzak bir yerden izlemek mümkündür.

El hareketini algıladığında, akıllı telefon kamerası, semptomların (Parkinson's) şiddetini belirlemek için onu yakalayacaktır. Hareketin sıklığı ve genliği, hastanın durumunun ciddiyet puanını belirleyecek ve böylece doktorların ilaçları ve ilaç dozlarını uzaktan değiştirmesine izin verecek.

Tedavinin yükseltilmesini gerektiren koşulların daha da kötüleşmesi durumunda, AI doktora bir uyarı gönderecek ve bir kontrol ayarlayacaktır. Bunun gibi uzaktan kurulumlar, doktor kliniğine gidip gelme ihtiyacını ortadan kaldırarak hastaları seyahat etme ve bekleme zahmetinden kurtarır.

7. İmalat

İlaç şirketleri, daha yüksek üretkenlik, gelişmiş verimlilik ve hayat kurtaran ilaçların daha hızlı üretimi için üretim sürecinde yapay zekayı uygulayabilir. Yapay zeka, aşağıdakiler dahil olmak üzere üretim sürecinin tüm yönlerini yönetmek ve iyileştirmek için kullanılabilir:

• Kalite kontrol
• Öngörücü bakım
• Atık azaltma
• Tasarım optimizasyonu
• Proses otomasyonu

Yapay zeka, zaman alıcı geleneksel üretim tekniklerinin yerini alabilir ve böylece ilaç şirketlerinin ilaçları piyasaya çok daha hızlı ve daha ucuz fiyatlarla sunmalarına yardımcı olabilir. Yapay zeka, üretim sürecindeki insan müdahalesini sınırlayarak yatırım getirilerini önemli ölçüde artırmanın yanı sıra, insan hatası kapsamını da ortadan kaldıracaktır.

Ayrıca okuyun: Yapay Zeka Öğrenme ve Makine Öğrenimi

8. Pazarlama

İlaç endüstrisinin satış odaklı bir sektör olduğu gerçeği göz önüne alındığında, yapay zeka ilaç pazarlamasında kullanışlı bir araç olabilir. Yapay zeka ile ilaç şirketleri, yüksek gelir ve marka bilinirliği vaat eden benzersiz pazarlama stratejilerini keşfedebilir ve geliştirebilir.

AI, müşteri yolculuğunun haritasını çıkarmaya yardımcı olabilir, böylece şirketlerin hangi pazarlama tekniğinin ziyaretçileri sitelerine yönlendirdiğini (öncü dönüşüm) ve nihayetinde dönüştürülen ziyaretçileri onlardan satın almaya ittiğini görmelerine olanak tanır. Bu şekilde ilaç şirketleri, çoğu dönüşüme yol açan ve gelirleri artıran pazarlama stratejilerine daha fazla odaklanabilir.

AI araçları, geçmiş pazarlama kampanyalarını analiz edebilir ve hangi kampanyaların en karlı kaldığını belirlemek için sonuçları karşılaştırabilir. Bu, şirketlerin mevcut pazarlama kampanyalarını buna göre tasarlamalarına ve aynı zamanda zamandan ve paradan tasarruf etmelerine olanak tanır. Ayrıca, AI sistemleri, pazarlama kampanyalarının başarı veya başarısızlık oranını bile doğru bir şekilde tahmin edebilir.

Yapay zeka ilaç endüstrisinde hızla uygulama bulsa da, dönüşüm süreci zorluklardan uzak değildir. Genellikle çoğu ilaç şirketinin mevcut BT altyapısı, AI için optimize edilmemiş eski sistemlere dayanır.

Ayrıca, AI'nın entegrasyonu ve benimsenmesi, endüstri uzmanlığı ve becerileri gerektirir, ki bu hala hazır değildir. Bununla birlikte, ilaç sektöründe yapay zekanın benimsenme süreci şu adımların atılmasıyla kolaylaştırılabilir:

• İlaç şirketlerine yapay zekayı benimseme konusunda rehberlik etmek için yapay zeka Ar-Ge konusunda uzmanlaşmış akademik kurumlarla ortaklık ve işbirliği yapmak.
• Uzman yardımının, gelişmiş araçların ve sektör deneyiminin avantajlarından yararlanmak için yapay zeka güdümlü ilaç keşfinde uzmanlaşmış şirketlerle işbirliği yapın.
• Ar-Ge ve üretim ekiplerini, optimum üretkenlik için yapay zeka araçlarını ve tekniklerini doğru şekilde kullanmak ve uygulamak üzere eğitin.

toparlamak

Sonuç olarak, ilaç endüstrisindeki yapay zekanın kapsamı oldukça umut verici görünüyor. Artan sayıda ilaç şirketi AI ve ML teknolojilerini benimserken, bu ileri teknolojilerin demokratikleşmesine yol açacak ve böylece küçük ve orta ölçekli ilaç şirketleri için daha erişilebilir hale gelecektir.

Yapay zeka, makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.