Tekoäly lääketeollisuudessa

Tekoälyllä on suuri vaikutus lääketeollisuudessa hoidon löytämisestä potilaiden kokemuksiin. Lääkeyritykset ja tutkijat käyttävät tekoälyä ja koneoppimista monin eri tavoin. Sovellukset johtavat laadukkaampiin lääkkeisiin ja rokotteisiin, nopeampaan tuotekehitykseen ja parempaan potilaskokemukseen. 

Tekoälyn sovellukset lääketeollisuudessa

Tekoälyä pidetään usein tulevaisuuden teknologiana, mutta tutkijat ottavat sen käyttöön tänään. Se auttaa tutkijoita kehittämään lääkkeitä tehokkaammin, turvallisemmin ja tehokkaammin. 

1. Lääkkeiden ja rokotteiden kehittäminen

Farmaseuttiset tutkijat voivat perustaa tietokonemallinnusohjelman, joka käyttää tekoälyä käymään läpi tuhansia mahdollisia eri yhdisteiden yhdistelmiä. Se voi seuloa jokaisen sekoituksen itsenäisesti ja ennustaa kunkin tulokset. Voi kestää kuukausia tai jopa vuosia tehdä sama asia manuaalisesti. 

Tutkijat voivat puuttua asiaan sen jälkeen, kun tekoäly on tunnistanut mahdolliset hoidot, jotka voisivat olla tehokkaita kyseessä olevaan sairauteen. Tämä antaa heille mahdollisuuden keskittyä vain lupaavimpiin mahdollisuuksiin laajan alkuperäisen luettelon sijaan. Tekoäly saattaa jopa löytää mahdollisia parannuskeinoja tai käyttötapoja aineille, joita ihmiset eivät ehkä olisi ajatelleet kokeilla. 

Tämä tekniikka on ollut menestyksekkäässä käytössä jo vuosia. Ensimmäinen tekoälyn luoma ihmislaatuinen lääke kehitettiin vuonna 2019 tutkijaryhmä Australiassa. Heillä oli tekoälyanalyysi mahdollisten yhdisteiden tietokannasta, kunnes se löysi parhaan mahdollisen uuden influenssarokotteen. 

2. Taudin tunnistaminen

Mitä nopeammin lääkärit ja tutkijat voivat selvittää, mikä sairaus on, sitä nopeammin he löytävät oikean lääkkeen sen hoitoon. Tekoäly voi auttaa nopeuttamaan tätä prosessia tarkkuudesta tinkimättä. 

Lääkärit voivat esimerkiksi käyttää tekoälyä tunnistaakseen nopeasti potilaan oireiden todennäköisimmät syyt ja säästäen tunteja, päiviä tai mahdollisesti jopa pidempään diagnoosin tekemiseen. Tämä on mahdollista tekoälyn nopean data-analyysin ansiosta. Se voi nopeasti analysoida monia mahdollisia ratkaisuja, kunnes se löytää muutaman, jotka sopivat parhaiten. 

Tämä voi johtaa nopeampiin ja tarkempiin sairausdiagnooseihin. Lisäksi, kun ongelma on tunnistettu, tekoälyä voitaisiin käyttää myös auttamaan lääkäreitä löytämään nopeasti parhaat lääkkeet potilaiden hoitoon. 

3. Tietojen käsittely ja analysointi

Lääkekehitys on vahvasti riippuvainen suurten tietomäärien käsittelystä ja analysoinnista. Esimerkiksi tutkimusryhmän on käsiteltävä tietoja näytteiden ominaisuuksista, kehitysprosessista, kliinisistä kokeista ja tutkimustuloksista. 

Tutkijoiden on koko kehitysprosessin ajan analysoitava huolellisesti kerättyä dataa kehittääkseen ja parantaakseen kehittämäänsä lääkettä tai rokotetta. 

Tekoäly antaa tutkijoille mahdollisuuden lyhentää tietojen käsittelyyn ja analysointiin kuluvaa aikaa. Tekoälyalgoritmit eivät ehkä ole vielä tieteiskirjallisessa näkemyksessä nähtyjä tunteellisia robotteja, mutta jos tämä tekniikka on hyvä, se on analyysi. 

Tekoälyalgoritmi voi itsenäisesti käsitellä valtavia määriä dataa ja poimia arvokkaita oivalluksia ja malleja. Itse asiassa se todennäköisesti jopa tunnistaa malleja ja suuntauksia, joita ihminen olisi muuten voinut unohtaa. 

4. Kliinisen kokeen seulonta

Kliiniset tutkimukset ovat tärkeä osa lääkekehitysprosessia. Menestys edellyttää kuitenkin oikeanlaista potilasjoukkoa. Joku, jolla on vartalolleen, kunnon tai tilanteensa ainutlaatuinen muuttuja, voi vaikuttaa kokeen tuloksen tarkkuuteen. Tutkijoiden on oltava varovaisia ​​sen suhteen, kenet he hyväksyvät näihin ohjelmiin. 

Tekoäly sopii täydellisesti ehdokkaiden valintaprosessin tehostamiseen. Tutkijat voivat syöttää kliinisen tutkimuksen ehdokkaista etsimäänsä ominaisuudet, kuten iän, sukupuolen tai tietyn sairauden tyypin. AI voi sitten seuloa itsenäisesti jokaisen ehdokkaan profiilin löytääkseen parhaiten sopivat ja ne, jotka eivät täytä tarvittavia kriteerejä. 

Tekoälyn edut lääketeollisuudessa

Tekoäly on erittäin tehokas lukuisissa lääketeollisuuden sovelluksissa, mutta mitä hyötyä sen käytöstä on? Erityisesti muutamalla on suuri vaikutus alaan ja potilaiden tuloksiin. 

1. Korkeampi tehokkuus

Yksi yleisimmin mainituista tekoälyn eduista on tehokkuuden lisääntyminen. Tämä koskee käytännössä kaikkia toimialoja. Tekoäly voi merkittävästi lyhentää lääkkeiden kehittämiseen, testaamiseen ja määräämiseen tarvittavaa aikaa. Tämä on hienoa tutkijoille, lääkäreille ja potilaille. 

Tutkijat voivat testata lisää mahdollisia hoitoja turvallisesti käyttämällä tekoälymallinnus- ja -analyysityökaluja. Tekoäly voi myös analysoida kliinisten tutkimusten tietoja nopeasti, jolloin tutkijat voivat tehdä enemmän lyhyemmässä ajassa. Sama pätee lääkärien vastaanotoilla. Lääkärit voivat saada potilaille parhaan mahdollisen hoidon lyhyemmässä ajassa tekoälydiagnoosityökalujen avulla. 

Lisäksi tekoälyn käyttäminen digitaalisen datan kokoamiseen ja analysointiin tekee tutkimusryhmien välisestä yhteistyöstä paljon helpompaa ja tehostaa entisestään. Tämä pätee erityisesti tekoälymalleihin, jotka käyttävät pilvilaskentaa, mikä mahdollistaa biotieteet tutkijat voivat tehdä yhteistyötä tehokkaasti olematta sidottu kalliiseen palvelininfrastruktuuriin. Yhteistyö auttaa hoitoja kehittymään nopeammin, tarkkemmin ja tehokkaammin. 

2. Parempi turvallisuus

Tekoäly parantaa lääketeollisuuden turvallisuutta monin tavoin. Tutkijat voivat esimerkiksi testata itsenäisesti uusia hoitoja fyysisistä testeistä tai digitaalisesta mallintamisesta saatujen tietojen analysoinnin sijaan. Tekoäly antaa tutkijoille mahdollisuuden testata hoitoja perusteellisemmin, jotta ne ovat turvallisempia saapuessaan potilaiden luo. 

3. Korkeampi käsittelyn tarkkuus

Tekoäly voi parantaa hoidon tarkkuutta kehityksessä ja käytännössä. Sitä voidaan käyttää tuhansien mahdollisten hoitoyhdisteiden testaamiseen lyhyessä ajassa. Tämä lisää todennäköisyyttä, että tutkijat löytävät parhaan mahdollisen lääkkeen. 

Lääkärit voivat käyttää tekoälyä samalla tavalla. Se saattaa tunnistaa potilaalle mahdollisen hoidon, jonka lääkäri olisi voinut jättää huomiotta. Ihannetapauksessa tekoälymalli voi tarkastella jonkun oireita objektiivisesti, kun taas lääkäreillä voi olla tahattomia harhoja, jotka vaikuttavat heidän harkintaan. Tekoälyllä on kuitenkin kohtasi vastareaktion viime vuosina tietojen harhaan, joka heijastaa ihmisten taustalla olevia ennakkoluuloja. Tekoälymallit olisi koulutettava huolellisesti, jotta ne olisivat todella objektiivisia, jotta niiden hyödyt toteutuisivat täysin. 

4. Vähentynyt jäte

Parempi tarkkuus ja tehokkuus vähentävät ajan, rahan ja resurssien hukkaa. Tekoälyn käyttäminen mahdollisten hoitojen digitaaliseen testaamiseen ja vain parhaiden suodattamiseen minimoi tarpeen tuhlata fyysisiä testaustyökaluja ja -materiaaleja mahdollisiin parannuskeinoihin, jotka eivät ole lupaavia. Lääkärit, jotka käyttävät tekoälyä tunnistaakseen nopeasti parhaat mahdolliset lääkkeet potilailleen, vähentävät hukattua aikaa ja rahaa, joka kuluu sellaisten lääkkeiden tunnistamiseen ja kokeilemiseen, jotka eivät sovellu potilaalle parhaiten. 

Pharmaceutical AI Revolution

Tekoäly mullistaa lääketeollisuuden ja biotieteet yleensä. Tekoälymallit ja koneoppiminen vaativat edelleen työtä ja viimeistelyä, mutta tämä tekniikka auttaa jo nyt tutkijoita ja lääkäreitä päivittäin. Sen avulla voidaan kehittää uusia lääkehoitoja nopeammin ja turvallisemmin kaikille, jotta lääkärit voivat tarjota nopeasti parhaan mahdollisen hoidon. Lääketeollisuus voi pelastaa enemmän ihmishenkiä joka päivä tekoälyn avulla.