AI i den farmaceutiske industri

AI gør en stor indflydelse i den farmaceutiske industri, fra opdagelse af behandling til patientoplevelse. Lægemiddelvirksomheder og forskere bruger kunstig intelligens og maskinlæring på forskellige måder. Applikationerne fører til medicin og vacciner af bedre kvalitet, hurtigere produktudvikling og en forbedret patientoplevelse. 

Anvendelser af AI i den farmaceutiske industri

AI betragtes ofte som en fremtidig teknologi, men videnskabsmænd sætter den i gang i dag. Det hjælper forskere med at udvikle medicin mere effektivt, sikkert og effektivt. 

1. Udvikling af lægemidler og vacciner

Farmaceutiske forskere kan oprette et computermodelleringsprogram, der bruger AI til at køre gennem tusindvis af potentielle kombinationer af forskellige forbindelser. Det kan screene hver blanding autonomt og forudsige resultaterne af hver enkelt. Det kan tage et menneske måneder eller endda år at gøre det samme manuelt. 

Forskere kan træde til, efter at AI har identificeret potentielle behandlinger, der kunne være effektive for den tilstand, man har i tankerne. Dette giver dem mulighed for kun at fokusere på de mest lovende muligheder frem for den omfattende indledende liste. AI kan endda finde mulige helbredelser eller anvendelser af stoffer, som mennesker måske ikke havde tænkt på at prøve. 

Denne teknik har allerede været i brug med succes i årevis. Det første AI-genererede lægemiddel af menneskelig kvalitet blev udviklet i 2019 af et team af forskere i Australien. De fik en AI til at analysere en database over potentielle forbindelser, indtil den fandt den bedst mulige nye influenzavaccine. 

2. Sygdomsidentifikation

Jo hurtigere læger og forskere kan finde ud af, hvad en sygdom er, jo hurtigere kan de finde det rigtige lægemiddel at behandle den med. AI kan hjælpe med at fremskynde denne proces uden at ofre nøjagtigheden. 

For eksempel kan læger bruge kunstig intelligens til hurtigt at identificere de mest sandsynlige årsager til en patients symptomer, hvilket sparer dem for timer, dage eller muligvis endnu længere til at stille en diagnose. Dette er muligt på grund af AI's hurtige dataanalysefunktioner. Den kan hurtigt analysere mange mulige løsninger, indtil den finder nogle få, der passer bedst muligt. 

Dette kan føre til hurtigere og mere præcise sygdomsdiagnoser. Plus, når problemet er identificeret, kan kunstig intelligens også bruges til at hjælpe læger med hurtigt at finde frem til det bedste lægemiddel at behandle deres patienter med. 

3. Databehandling og analyse

Farmaceutisk udvikling er stærkt afhængig af behandling og analyse af store mængder information. For eksempel skal et forskerhold håndtere data om prøveegenskaber, udviklingsprocessen, kliniske forsøgspatienter og forsøgsresultater. 

Gennem hele udviklingsprocessen skal forskerne omhyggeligt analysere de indsamlede data for at forfine og forbedre det lægemiddel eller den vaccine, de er ved at udvikle. 

AI giver forskere mulighed for at reducere den tid, der kræves til databehandling og analyse. AI-algoritmer er måske ikke de sansende, følelsesmæssige robotter, der er set i science fiction endnu, men hvis der er én ting, som denne teknologi er god til, er det analyse. 

En AI-algoritme kan selvstændigt behandle enorme mængder data og udtrække værdifuld indsigt og mønstre. Faktisk vil det sandsynligvis endda identificere mønstre og tendenser, som et menneske ellers kan have savnet. 

4. Screening af kliniske forsøg

Kliniske forsøg er en vital del af den farmaceutiske udviklingsproces. En succesrig er dog afhængig af at have den rigtige pulje af patienter. En person med en variabel, der er unik for deres krop, tilstand eller situation, kan påvirke forsøgsresultatets nøjagtighed. Forskere skal være forsigtige med, hvem de accepterer i disse programmer. 

AI er perfekt til at gøre kandidatudvælgelsesprocessen mere effektiv. Forskere kan indtaste de egenskaber, de leder efter i kliniske forsøgskandidater, såsom alder, køn eller specifik tilstandstype. Så kan AI'en screene hver kandidats profil selvstændigt at finde den bedste pasform og dem, der ikke opfylder de nødvendige kriterier. 

Fordele ved kunstig intelligens i medicinalindustrien

AI er yderst effektiv til adskillige applikationer i den farmaceutiske industri, men hvad er fordelene ved at bruge det? Især nogle få har stor indflydelse på sektoren og patientforløb. 

1. Højere effektivitet

En af de mest almindeligt nævnte fordele ved AI er øget effektivitet. Dette gælder stort set alle brancher. AI kan reducere den tid, det tager at udvikle, teste og ordinere lægemidler markant. Dette er fantastisk for forskere, læger og patienter. 

Forskere kan teste flere potentielle behandlinger sikkert ved at bruge AI-modellerings- og analyseværktøjer. AI kan også analysere data fra kliniske forsøg hurtigt, hvilket giver forskere mulighed for at gøre mere på kortere tid. Det samme gælder på lægekontorer. Læger kan få patienterne den bedst mulige behandling på kortere tid ved hjælp af AI-diagnoseværktøjer. 

Plus, at bruge AI til at kompilere og analysere digitale data gør samarbejdet mellem forskerhold meget lettere, hvilket forbedrer effektiviteten yderligere. Dette gælder især for AI-modeller, der bruger cloud computing, som tillader biovidenskab forskere til at samarbejde effektivt uden at være bundet til dyr serverinfrastruktur. Samarbejde hjælper behandlinger med at blive udviklet hurtigere og med større nøjagtighed og effektivitet. 

2. Forbedret sikkerhed

AI forbedrer sikkerheden i den farmaceutiske industri på flere måder. For eksempel kan forskere selvstændigt teste nye behandlinger i stedet for at analysere data fra fysiske tests eller digital modellering. AI giver forskere mulighed for at teste behandlinger mere grundigt, så de er sikrere, når de kommer til patienter. 

3. Højere behandlingsnøjagtighed

AI kan forbedre behandlingens nøjagtighed i udvikling og praksis. Det kan bruges til at teste tusindvis af mulige behandlingsstoffer på kort tid. Det øger sandsynligheden for, at forskere finder den bedst mulige kur. 

Læger kan bruge kunstig intelligens på samme måde. Det kan identificere en mulig behandling for en patient, som en læge kunne have overset. Ideelt set kan en AI-model se på en persons symptomer objektivt, mens læger kan have utilsigtede skævheder, der påvirker deres dømmekraft. Det har AI dog mødte nogle modreaktioner i de seneste år over databias, der afspejler de underliggende fordomme hos mennesker. AI-modeller skal trænes omhyggeligt for at være virkelig objektive, for at deres fordele kan realiseres fuldt ud. 

4. Reduceret spild

Forbedret nøjagtighed og effektivitet reducerer spild i form af tid, penge og ressourcer. Brug af kunstig intelligens til at digital teste potentielle behandlinger og filtrere kun de bedste fra, minimerer behovet for at spilde fysiske testværktøjer og materialer på potentielle kure, der ikke er lovende. Læger, der bruger kunstig intelligens til hurtigt at identificere de bedst mulige lægemidler til deres patienter, reducerer spildtid og penge brugt på at identificere og afprøve medicin, der ikke passer bedst til en patient. 

Den farmaceutiske AI-revolution

AI revolutionerer medicinalindustrien og life sciences som helhed. AI-modeller og maskinlæring har stadig brug for arbejde og perfektion, men denne teknologi hjælper allerede forskere og læger hver dag. Det gør det muligt at udvikle nye farmaceutiske behandlinger hurtigere og med større sikkerhed for alle, så læger hurtigt kan give den bedst mulige kur. Medicinalindustrien kan redde flere liv hver dag ved hjælp af kunstig intelligens.