製藥行業的人工智能：2022 年 8 個令人興奮的應用

多虧了數據科學，我們擁有了曾經是科幻小說組成部分的創新。 人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 徹底改變了該行業，並催生了虛擬助手、自動駕駛汽車、智能家居、聊天機器人、手術機器人等等。

Tractica 預測，全球人工智能軟件市場將從 2018 年的 101 億美元增長到 2025 年的 1260 億美元。在數據驅動的時代，各行各業的公司都在採用大數據和人工智能技術，製藥公司工業也不例外。

就製藥行業而言，人工智能為業務轉型提供了大量尚未開發的機會。 大數據與人工智能分析一起為製藥行業的創新範式帶來了根本性轉變。

人工智能有潛力促進創新，同時提高生產力並在整個價值鏈中提供更好的成果。 人工智能可以通過推動創新和創造新的商業模式來顯著改善製藥公司的價值主張。

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人工智能在醫藥行業的應用

人工智能幾乎可以在製藥行業的各個方面實施，從藥物發現和開發到製造和營銷。 通過在核心工作流程中利用和實施 AI 系統，製藥公司可以使所有業務運營高效、經濟且無憂。

最好的部分是，由於人工智能係統旨在通過不斷從新數據和經驗中學習來提供更好的結果，因此它們可以成為製藥行業研發部門的強大工具。

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讓我們看一下人工智能在製藥行業中最值得一提的一些應用：

1. 研發

世界各地的製藥公司都在利用先進的機器學習算法和人工智能工具來簡化藥物發現過程。 這些智能工具旨在識別大型數據集中的複雜模式，因此，它們可用於解決與復雜生物網絡相關的挑戰。

這種能力非常適合研究各種疾病的模式並識別哪些藥物組合物最適合治療特定疾病的特定特徵。 因此，製藥公司可以投資於最有可能成功治療疾病或醫療狀況的藥物的研發。

2. 藥物開發

人工智能具有改善研發過程的潛力。 從設計和識別新分子到基於目標的藥物驗證和發現，人工智能可以做到這一切。

根據麻省理工學院的一項研究，只有 13.8% 的藥物成功通過了臨床試驗。 最重要的是，一家製藥公司必須支付1.61 億美元到 20 億美元之間的任何費用，才能讓一種藥物通過完整的臨床試驗過程並獲得 FDA 的批准。 這是製藥公司越來越多地採用人工智能來提高新藥的成功率、創造更實惠的藥物廣告療法以及最重要的是降低運營成本的兩個主要原因。

3. 診斷

醫生可以使用先進的機器學習系統來收集、處理和分析大量患者的醫療數據。 世界各地的醫療保健提供商正在使用 ML 技術將敏感的患者數據安全地存儲在雲或集中式存儲系統中。 這被稱為電子病歷 (EMR)。

醫生可以在需要了解特定遺傳特徵對患者健康的影響或特定藥物如何治療健康狀況時參考這些記錄。 ML 系統可以使用存儲在 EMR 中的數據進行實時預測以進行診斷，並為患者提供適當的治療建議。

由於機器學習技術具有快速處理和分析海量數據的能力，它們可以幫助加快診斷過程，從而幫助挽救數百萬人的生命。

4. 疾病預防

製藥公司可以使用人工智能來開發治療阿爾茨海默病和帕金森病等已知疾病和罕見疾病的方法。 一般來說，製藥公司不會將時間和資源花在尋找罕見疾病的治療方法上，因為與開發治療罕見疾病的藥物所需的時間和成本相比，投資回報率非常低。

根據Global Genes的數據，近 95% 的罕見病沒有經過 FDA 批准的治療或治愈方法。 然而，由於人工智能和機器學習的創新能力，情況正在迅速好轉。

5、疫情預測

許多製藥公司和醫療保健提供者已經使用人工智能和機器學習來監測和預測全球流行病的爆發。 這些技術以從網絡上不同來源收集的數據為基礎，研究各種地質、環境和生物因素對不同地理位置人口健康的聯繫，並試圖將這些因素與以前的流行病爆發聯繫起來。 . 這種人工智能/機器學習模型對於缺乏醫療基礎設施和金融框架來應對流行病爆發的不發達經濟體尤其有用。

這種人工智能應用的一個很好的例子是基於機器學習的瘧疾爆發預測模型，它作為一個預警工具預測任何可能的瘧疾爆發，並幫助醫療保健提供者採取最佳行動來對抗它。

6.遠程監控

遠程監控是製藥和醫療保健領域的一項突破。 許多製藥公司已經開發出由人工智能算法驅動的可穿戴設備，可以遠程監控患有危及生命的疾病的患者。

例如，騰訊控股與Medopad合作開發了一種人工智能技術，可以遠程監測帕金森病患者，並將執行運動功能評估的時間從 30 分鐘縮短到 3 分鐘。 通過將這種人工智能技術與智能手機應用程序相結合，可以遠程監控患者手的開合動作。

在檢測到手部運動時，智能手機攝像頭將捕獲它以確定症狀（帕金森氏症）的嚴重程度。 運動的頻率和幅度將決定患者病情的嚴重程度評分，從而允許醫生遠程更改藥物和藥物劑量。

如果病情惡化需要升級治療，人工智能會向醫生髮送警報並安排檢查。 像這樣的遠程設置有助於消除往返於醫生診所的需要，從而為患者節省了旅行和等待的麻煩。

7. 製造

製藥公司可以在製造過程中實施人工智能，以提高生產力、提高效率和更快地生產救生藥物。 人工智能可用於管理和改進製造過程的各個方面，包括：

• 質量控制
• 預測性維護
• 減少廢物
• 設計優化
• 過程自動化

人工智能可以取代耗時的傳統製造技術，從而幫助製藥公司更快、更便宜地在市場上推出藥物。 除了通過限制製造過程中的人為乾預來大幅提高投資回報率外，人工智能還將消除任何人為錯誤的餘地。

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8. 營銷

鑑於製藥行業是一個以銷售為導向的行業，人工智能可以成為製藥營銷的便捷工具。 借助人工智能，製藥公司可以探索和開發獨特的營銷策略，以保證高收入和品牌知名度。

人工智能可以幫助繪製客戶旅程圖，從而使公司能夠了解哪種營銷技術將訪問者引導至他們的網站（潛在客戶轉化），並最終促使轉化的訪問者向他們購買。 通過這種方式，製藥公司可以更多地關注那些能夠帶來最多轉化和增加收入的營銷策略。

人工智能工具可以分析過去的營銷活動並比較結果，以確定哪些活動仍然最有利可圖。 這使公司可以相應地設計當前的營銷活動，同時還可以減少時間並節省資金。 此外，人工智能係統甚至可以準確預測營銷活動的成功或失敗率。

儘管人工智能在製藥行業迅速找到應用，但轉型過程並非沒有挑戰。 通常，大多數製藥公司當前的 IT 基礎設施都基於未針對 AI 進行優化的遺留系統。

此外，人工智能的集成和採用需要行業專業知識和技能，而這些知識和技能仍然不容易獲得。 但是，通過採取以下步驟，可以簡化製藥行業採用 AI 的過程：

• 與專門從事人工智能研發的學術機構合作，指導製藥公司採用人工智能。
• 與專門從事人工智能驅動的藥物發現的公司合作，從專家協助、先進工具和行業經驗中獲益。
• 培訓研發和製造團隊以正確的方式使用和實施人工智能工具和技術，以實現最佳生產力。

包起來

總而言之，人工智能在製藥行業的應用前景非常廣闊。 隨著越來越多的製藥公司採用人工智能和機器學習技術，這將導致這些先進技術的民主化，從而使中小型製藥公司也更容易獲得這些技術。

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