AI farmacijos pramonėje

AI daro didelę įtaką farmacijos pramonei – nuo ​​gydymo atradimo iki pacientų patirties. Vaistų kompanijos ir mokslininkai įvairiais būdais naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi. Taikant šias programas gaunami geresnės kokybės vaistai ir vakcinos, greitesnis produktų kūrimas ir geresnė pacientų patirtis. 

AI taikymas farmacijos pramonėje

Dirbtinis intelektas dažnai laikomas ateities technologija, tačiau mokslininkai ją taiko jau šiandien. Tai padeda mokslininkams veiksmingiau, saugiau ir efektyviau kurti vaistus. 

1. Vaistų ir vakcinų kūrimas

Farmacijos tyrėjai gali sukurti kompiuterinę modeliavimo programą, kuri naudoja AI, kad galėtų atlikti tūkstančius galimų skirtingų junginių derinių. Jis gali savarankiškai peržiūrėti kiekvieną mišinį ir numatyti kiekvieno iš jų rezultatus. Norint tą patį atlikti rankiniu būdu, gali prireikti kelių mėnesių ar net metų. 

Tyrėjai gali įsikišti po to, kai AI nustato galimus gydymo būdus, kurie gali būti veiksmingi atsižvelgiant į šią būklę. Tai leidžia jiems sutelkti dėmesį tik į perspektyviausias galimybes, o ne į platų pradinį sąrašą. AI netgi gali rasti galimų išgydyti ar panaudoti medžiagas, kurių žmonės galbūt nesugalvojo išbandyti. 

Ši technika jau sėkmingai naudojama daugelį metų. Pirmasis dirbtinio intelekto sukurtas žmonėms skirtas vaistas buvo sukurta 2019 m Australijos mokslininkų komanda. Jie turėjo AI analizuoti galimų junginių duomenų bazę, kol rado geriausią įmanomą naują gripo vakciną. 

2. Ligos identifikavimas

Kuo greičiau gydytojai ir mokslininkai gali išsiaiškinti, kas yra liga, tuo greičiau jie ras tinkamą vaistą jai gydyti. AI gali padėti pagreitinti šį procesą neprarandant tikslumo. 

Pavyzdžiui, gydytojai gali naudoti dirbtinį intelektą, kad greitai nustatytų labiausiai tikėtinas paciento simptomų priežastis, sutaupydami valandų, dienų ar, galbūt, dar ilgiau, kad nustatytų diagnozę. Tai įmanoma dėl AI greitos duomenų analizės galimybių. Jis gali greitai išanalizuoti daugybę galimų sprendimų, kol randa keletą tinkamiausių. 

Tai gali padėti greičiau ir tiksliau diagnozuoti ligą. Be to, nustačius problemą, dirbtinis intelektas taip pat gali būti naudojamas padėti gydytojams greitai nustatyti geriausius vaistus pacientams gydyti. 

3. Duomenų apdorojimas ir analizė

Farmacijos kūrimas labai priklauso nuo didelio informacijos kiekio apdorojimo ir analizės. Pavyzdžiui, tyrimų grupė turi tvarkyti duomenis apie mėginio savybes, kūrimo procesą, klinikinių tyrimų pacientus ir tyrimų rezultatus. 

Viso kūrimo proceso metu mokslininkai turi atidžiai išanalizuoti surinktus duomenis, kad patobulintų ir patobulintų kuriamą vaistą ar vakciną. 

AI leidžia tyrėjams sutrumpinti duomenų apdorojimo ir analizės laiką. AI algoritmai gali būti dar ne tie jautrūs, emocingi robotai, kurie matomi mokslinėje fantastikoje, bet jei yra vienas dalykas, kurį ši technologija išmano, tai analizė. 

AI algoritmas gali savarankiškai apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir gauti vertingų įžvalgų bei modelių. Tiesą sakant, tai greičiausiai netgi nustatys modelius ir tendencijas, kurių žmogus galėjo praleisti. 

4. Klinikinio tyrimo atranka

Klinikiniai tyrimai yra gyvybiškai svarbi farmacijos kūrimo proceso dalis. Tačiau sėkmingas pasirinkimas priklauso nuo tinkamo pacientų skaičiaus. Asmuo, kurio kintamasis būdingas tik jo kūnui, būklei ar situacijai, gali turėti įtakos bandymo rezultato tikslumui. Tyrėjai turi būti atsargūs dėl to, ką jie priima į šias programas. 

AI puikiai tinka norint, kad kandidatų atrankos procesas būtų efektyvesnis. Tyrėjai gali įvesti klinikinio tyrimo kandidatų ieškomas charakteristikas, pvz., amžių, lytį ar specifinės būklės tipą. Tada AI gali savarankiškai tikrinti kiekvieno kandidato profilį rasti tinkamiausius ir tuos, kurie neatitinka būtinų kriterijų. 

AI privalumai farmacijos pramonėje

AI yra labai veiksmingas daugelyje farmacijos pramonės programų, tačiau kokia jo naudojimo nauda? Kai kurie iš jų turi didelį poveikį sektoriui ir pacientų rezultatams. 

1. Didesnis efektyvumas

Vienas iš dažniausiai minimų AI privalumų yra padidėjęs efektyvumas. Tai galioja beveik visose pramonės šakose. AI gali žymiai sutrumpinti laiką, reikalingą vaistams sukurti, išbandyti ir išrašyti. Tai puikiai tinka mokslininkams, gydytojams ir pacientams. 

Tyrėjai gali saugiai išbandyti daugiau galimų gydymo būdų, naudodami AI modeliavimo ir analizės įrankius. AI taip pat gali greitai analizuoti klinikinių tyrimų duomenis, todėl mokslininkai per trumpesnį laiką gali nuveikti daugiau. Tas pats galioja ir gydytojų kabinetuose. Gydytojai gali suteikti pacientams geriausią įmanomą gydymą per trumpesnį laiką, naudodami AI diagnostikos priemones. 

Be to, naudojant dirbtinį intelektą skaitmeniniams duomenims rinkti ir analizuoti, mokslinių tyrimų grupių bendradarbiavimas tampa daug lengvesnis, o efektyvumas dar labiau padidėja. Tai ypač pasakytina apie AI modelius, kuriuose naudojama debesų kompiuterija, kuri leidžia tyrinėti gyvosios gamtos mokslus tyrėjams efektyviai bendradarbiauti nesusietas su brangia serverių infrastruktūra. Bendradarbiavimas padeda gydyti greičiau, tiksliau ir veiksmingiau. 

2. Patobulinta sauga

AI keliais būdais pagerina saugą farmacijos pramonėje. Pavyzdžiui, mokslininkai gali savarankiškai išbandyti naujus gydymo būdus, o ne analizuoti fizinių testų ar skaitmeninio modeliavimo duomenis. AI leidžia tyrėjams nuodugniau išbandyti gydymą, kad jie būtų saugesni, kai patenka į pacientus. 

3. Didesnis gydymo tikslumas

AI gali pagerinti gydymo tikslumą kuriant ir praktikuojant. Jis gali būti naudojamas tūkstančiams galimų gydymo junginių išbandyti per trumpą laiką. Tai padidina tikimybę, kad mokslininkai suras geriausią įmanomą gydymą. 

Gydytojai dirbtinį intelektą gali naudoti taip pat. Tai gali nustatyti galimą paciento gydymą, kurio gydytojas galėjo nepastebėti. Idealiu atveju dirbtinio intelekto modelis gali objektyviai pažvelgti į kieno nors simptomus, o gydytojai gali turėti netyčinių šališkumo, kuris lems jų sprendimą. Tačiau AI turi susidūrė su tam tikra reakcija pastaraisiais metais dėl duomenų šališkumo, atspindinčio pagrindinius žmonių išankstinius nusistatymus. Dirbtinio intelekto modeliai turėtų būti kruopščiai apmokyti, kad būtų tikrai objektyvūs, kad jų nauda būtų visiškai išnaudota. 

4. Sumažintas atliekų kiekis

Patobulintas tikslumas ir efektyvumas sumažina laiko, pinigų ir išteklių švaistymą. Naudojant dirbtinį intelektą skaitmeniniu būdu tikrinant galimus gydymo būdus ir išfiltruojant tik geriausius, iki minimumo sumažėja poreikis eikvoti fizinių bandymų įrankius ir medžiagas galimiems gydymo būdams, kurie nėra perspektyvūs. Gydytojai, kurie naudoja dirbtinį intelektą, kad greitai nustatytų geriausius įmanomus vaistus savo pacientams, sumažina švaistomą laiką ir pinigus, išleidžiamus ieškant ir bandant vaistus, kurie nėra tinkamiausi pacientui. 

Farmacijos AI revoliucija

AI daro revoliuciją farmacijos pramonėje ir gyvybės moksluose apskritai. Dirbtinio intelekto modelius ir mašininį mokymąsi vis dar reikia padirbėti ir tobulinti, tačiau ši technologija jau kasdien padeda mokslininkams ir gydytojams. Tai leidžia greičiau sukurti naujus farmacinius gydymo būdus ir užtikrinti didesnį saugumą visiems, kad gydytojai galėtų greitai suteikti geriausią įmanomą gydymą. Farmacijos pramonė kasdien gali išgelbėti daugiau gyvybių, naudodama dirbtinį intelektą.