ИИ в фармацевтической промышленности

ИИ оказывает большое влияние на фармацевтическую промышленность, от открытия методов лечения до опыта пациентов. Фармацевтические компании и исследователи по-разному используют ИИ и машинное обучение. Эти приложения ведут к повышению качества лекарств и вакцин, ускорению разработки продуктов и улучшению качества обслуживания пациентов. 

Применение ИИ в фармацевтической промышленности

ИИ часто считают технологией будущего, но ученые используют его уже сегодня. Это помогает исследователям разрабатывать лекарства более эффективно, безопасно и действенно. 

1. Разработка лекарств и вакцин

Исследователи-фармацевты могут создать программу компьютерного моделирования, которая использует искусственный интеллект для прогона тысяч потенциальных комбинаций различных соединений. Он может автономно проверять каждую смесь и прогнозировать результаты каждой из них. Человеку могут потребоваться месяцы или даже годы, чтобы сделать то же самое вручную. 

Исследователи могут вмешаться после того, как ИИ определит потенциальные методы лечения, которые могут быть эффективными для рассматриваемого состояния. Это позволяет им сосредоточиться только на наиболее многообещающих возможностях, а не на обширном первоначальном списке. ИИ может даже найти возможные лекарства или способы применения веществ, о которых люди, возможно, и не подумали бы попробовать. 

Этот метод уже успешно используется в течение многих лет. Первое лекарство для человека, созданное искусственным интеллектом был разработан в 2019 году группой исследователей из Австралии. У них был ИИ, который анализировал базу данных потенциальных соединений, пока не нашел наилучшую новую вакцину против гриппа. 

2. Идентификация заболевания

Чем быстрее врачи и исследователи смогут выяснить, что такое болезнь, тем быстрее они смогут найти правильный препарат для ее лечения. ИИ может помочь ускорить этот процесс без ущерба для точности. 

Например, врачи могут использовать ИИ для быстрого выявления наиболее вероятных причин симптомов у пациента, что позволяет сэкономить часы, дни или, возможно, даже больше времени для постановки диагноза. Это возможно благодаря возможностям быстрого анализа данных ИИ. Он может быстро анализировать множество возможных решений, пока не найдет несколько наиболее подходящих. 

Это может привести к более быстрой и точной диагностике заболеваний. Кроме того, как только проблема будет выявлена, ИИ также можно будет использовать, чтобы помочь врачам быстро определить лучший фармацевтический препарат для лечения своих пациентов. 

3. Обработка и анализ данных

Фармацевтическая разработка в значительной степени зависит от обработки и анализа больших объемов информации. Например, исследовательской группе необходимо обрабатывать данные о свойствах образцов, процессе разработки, пациентах и ​​результатах клинических испытаний. 

На протяжении всего процесса разработки исследователи должны тщательно анализировать собранные данные, чтобы уточнить и улучшить разрабатываемое ими лекарство или вакцину. 

ИИ позволяет исследователям сократить время, необходимое для обработки и анализа данных. Алгоритмы ИИ, возможно, еще не являются разумными, эмоциональными роботами, которые можно увидеть в научной фантастике, но если и есть что-то, в чем эта технология хороша, так это анализ. 

Алгоритм ИИ может автономно обрабатывать огромные объемы данных и извлекать ценные идеи и закономерности. На самом деле, он, скорее всего, даже выявит закономерности и тенденции, которые в противном случае человек мог бы пропустить. 

4. Скрининг клинических испытаний

Клинические испытания являются жизненно важной частью процесса фармацевтической разработки. Однако успех зависит от наличия правильного пула пациентов. Кто-то с переменной, уникальной для его тела, состояния или ситуации, может повлиять на точность результата испытания. Исследователи должны быть осторожны с тем, кого они принимают в эти программы. 

ИИ идеально подходит для повышения эффективности процесса отбора кандидатов. Исследователи могут вводить характеристики, которые они ищут в кандидатах для клинических испытаний, такие как возраст, пол или конкретный тип состояния. Затем ИИ может автономно просматривать профиль каждого кандидата найти наиболее подходящих и тех, кто не соответствует необходимым критериям. 

Преимущества ИИ в фармацевтической промышленности

ИИ очень эффективен для многих приложений в фармацевтической промышленности, но каковы преимущества его использования? Некоторые из них, в частности, оказывают большое влияние на сектор и результаты лечения пациентов. 

1. Повышение эффективности

Одним из наиболее часто упоминаемых преимуществ ИИ является повышение эффективности. Это касается практически любой отрасли. ИИ может значительно сократить время, необходимое для разработки, тестирования и назначения лекарств. Это очень удобно для исследователей, врачей и пациентов. 

Исследователи могут безопасно тестировать больше потенциальных методов лечения, используя инструменты моделирования и анализа ИИ. ИИ также может быстро анализировать данные клинических испытаний, позволяя исследователям делать больше за меньшее время. То же самое и в кабинетах врачей. Врачи могут обеспечить пациентам наилучшее лечение за меньшее время с помощью инструментов диагностики ИИ. 

Кроме того, использование ИИ для сбора и анализа цифровых данных значительно упрощает сотрудничество между исследовательскими группами, еще больше повышая эффективность. Это особенно актуально для моделей ИИ, использующих облачные вычисления, что позволяет наукам о жизни исследователи для эффективного сотрудничества без привязки к дорогостоящей серверной инфраструктуре. Сотрудничество помогает разрабатывать методы лечения быстрее, с большей точностью и эффективностью. 

2. Повышенная безопасность

ИИ повышает безопасность в фармацевтической промышленности несколькими способами. Например, исследователи могут самостоятельно тестировать новые методы лечения, а не анализировать данные физических тестов или цифрового моделирования. ИИ позволяет исследователям более тщательно тестировать методы лечения, чтобы они были более безопасными, когда они попадают к пациентам. 

3. Более высокая точность лечения

ИИ может повысить точность лечения в разработке и на практике. Его можно использовать для тестирования тысяч возможных лечебных соединений за короткий промежуток времени. Это увеличивает вероятность того, что исследователи найдут наилучшее из возможных лекарств. 

Точно так же врачи могут использовать ИИ. Это может определить возможное лечение пациента, которое врач мог пропустить. В идеале модель ИИ может объективно рассматривать чьи-то симптомы, в то время как у врачей могут быть непреднамеренные предубеждения, которые влияют на их суждения. Однако у ИИ есть столкнулся с некоторой реакцией в последние годы из-за предвзятости данных, которая отражает лежащие в основе предубеждения людей. Модели ИИ должны быть тщательно обучены, чтобы быть по-настоящему объективными, чтобы их преимущества были полностью реализованы. 

4. Сокращение отходов

Повышенная точность и эффективность снижают потери времени, денег и ресурсов. Использование ИИ для цифрового тестирования потенциальных методов лечения и фильтрации только лучших из них сводит к минимуму необходимость тратить инструменты и материалы для физического тестирования на потенциальные методы лечения, которые не являются многообещающими. Врачи, которые используют искусственный интеллект для быстрого определения наилучших фармацевтических препаратов для своих пациентов, сокращают траты времени и денег на поиск и испытание лекарств, которые не подходят пациенту. 

Фармацевтическая революция искусственного интеллекта

ИИ революционизирует фармацевтическую промышленность и науки о жизни в целом. Модели искусственного интеллекта и машинное обучение еще нуждаются в доработке и совершенствовании, но эта технология уже ежедневно помогает исследователям и врачам. Это позволяет разрабатывать новые фармацевтические методы лечения быстрее и с большей безопасностью для всех, чтобы врачи могли быстро обеспечить наилучшее лечение. Фармацевтическая промышленность может каждый день спасать больше жизней с помощью ИИ.