AI inom läkemedelsindustrin

AI gör en stor inverkan i läkemedelsindustrin, från behandlingsupptäckt till patientupplevelse. Läkemedelsföretag och forskare använder AI och maskininlärning på olika sätt. Applikationerna leder till bättre kvalitet på mediciner och vacciner, snabbare produktutveckling och en förbättrad patientupplevelse. 

Tillämpningar av AI i läkemedelsindustrin

AI anses ofta vara en framtidsteknik, men forskare sätter det i arbete idag. Det hjälper forskare att utveckla läkemedel mer effektivt, säkert och effektivt. 

1. Utveckling av läkemedel och vaccin

Läkemedelsforskare kan skapa ett datormodelleringsprogram som använder AI för att köra igenom tusentals potentiella kombinationer av olika föreningar. Den kan screena varje blandning autonomt och förutsäga resultaten av var och en. Det kan ta en människa månader eller till och med år att göra samma sak manuellt. 

Forskare kan gå in efter att AI har identifierat potentiella behandlingar som kan vara effektiva för tillståndet i åtanke. Detta tillåter dem att bara fokusera på de mest lovande möjligheterna snarare än den omfattande initiala listan. AI kan till och med hitta möjliga botemedel eller användningsområden för ämnen som människor kanske inte har tänkt på att prova. 

Denna teknik har redan använts framgångsrikt i flera år. Det första AI-genererade läkemedlet av mänsklig kvalitet utvecklades 2019 av ett team av forskare i Australien. De hade en AI-analys av en databas med potentiella föreningar tills den hittade det bästa möjliga nya influensavaccinet. 

2. Sjukdomsidentifiering

Ju snabbare läkare och forskare kan ta reda på vad en sjukdom är, desto snabbare kan de hitta rätt läkemedel att behandla den med. AI kan hjälpa till att påskynda denna process utan att offra noggrannheten. 

Läkare kan till exempel använda AI för att snabbt identifiera de mest troliga orsakerna till en patients symtom, vilket sparar timmar, dagar eller kanske ännu längre tid för att ställa en diagnos. Detta är möjligt tack vare AI:s snabba dataanalysfunktioner. Den kan snabbt analysera många möjliga lösningar tills den hittar några som passar bäst. 

Detta kan leda till snabbare och mer exakta sjukdomsdiagnoser. Plus, när problemet väl har identifierats kan AI också användas för att hjälpa läkare att snabbt hitta det bästa läkemedlet att behandla sina patienter med. 

3. Databehandling och analys

Läkemedelsutveckling bygger i hög grad på att bearbeta och analysera stora mängder information. Till exempel behöver en forskargrupp hantera data om provets egenskaper, utvecklingsprocessen, patienter från kliniska prövningar och prövningsresultat. 

Under hela utvecklingsprocessen måste forskarna noggrant analysera den data som samlas in för att förfina och förbättra läkemedlet eller vaccinet de utvecklar. 

AI tillåter forskare att minska den tid som krävs för databearbetning och analys. AI-algoritmer kanske inte är de kännande, känslomässiga robotarna som setts i science fiction ännu, men om det finns något som den här tekniken är bra på så är det analys. 

En AI-algoritm kan självständigt bearbeta enorma mängder data och extrahera värdefulla insikter och mönster. Faktum är att det sannolikt till och med kommer att identifiera mönster och trender som en människa annars kan ha missat. 

4. Screening för klinisk prövning

Kliniska prövningar är en viktig del av den farmaceutiska utvecklingsprocessen. Men en framgångsrik sådan förlitar sig på att ha rätt pool av patienter. Någon med en variabel som är unik för sin kropp, tillstånd eller situation kan påverka testresultatets noggrannhet. Forskare måste vara försiktiga med vem de accepterar i dessa program. 

AI är perfekt för att göra kandidaturvalsprocessen mer effektiv. Forskare kan mata in de egenskaper de letar efter i kliniska prövningskandidater, såsom ålder, kön eller specifik tillståndstyp. AI kan då granska varje kandidats profil självständigt att hitta den bästa passformen och de som inte uppfyller de nödvändiga kriterierna. 

Fördelar med AI i läkemedelsindustrin

AI är mycket effektivt för många tillämpningar inom läkemedelsindustrin, men vilka är fördelarna med att använda det? I synnerhet ett fåtal har stor inverkan på sektorn och patientresultaten. 

1. Högre effektivitet

En av de vanligaste fördelarna med AI är ökad effektivitet. Detta gäller i praktiskt taget alla branscher. AI kan avsevärt minska den tid som krävs för att utveckla, testa och förskriva läkemedel. Detta är bra för forskare, läkare och patienter. 

Forskare kan testa fler potentiella behandlingar på ett säkert sätt genom att använda AI-modellerings- och analysverktyg. AI kan också analysera data från kliniska prövningar snabbt, vilket gör att forskare kan göra mer på kortare tid. Detsamma gäller på läkarmottagningar. Läkare kan ge patienter bästa möjliga behandling på kortare tid med hjälp av AI-diagnosverktyg. 

Dessutom, att använda AI för att sammanställa och analysera digital data gör samarbetet mellan forskarteam mycket enklare, vilket förbättrar effektiviteten ytterligare. Detta gäller särskilt för AI-modeller som använder cloud computing, vilket möjliggör biovetenskap forskare att samarbeta effektivt utan att vara bunden till dyr serverinfrastruktur. Samarbete hjälper behandlingar att utvecklas snabbare och med större noggrannhet och effektivitet. 

2. Förbättrad säkerhet

AI förbättrar säkerheten inom läkemedelsindustrin på flera sätt. Till exempel kan forskare självständigt testa nya behandlingar snarare än att analysera data från fysiska tester eller digital modellering. AI gör det möjligt för forskare att testa behandlingar mer noggrant så att de är säkrare när de kommer till patienter. 

3. Högre behandlingsnoggrannhet

AI kan förbättra behandlingsnoggrannheten i utveckling och praktik. Den kan användas för att testa tusentals möjliga behandlingssubstanser på kort tid. Detta ökar sannolikheten för att forskare hittar det bästa möjliga botemedlet. 

Läkare kan använda AI på samma sätt. Det kan identifiera en möjlig behandling för en patient som en läkare kunde ha förbisett. Helst kan en AI-modell se på någons symptom objektivt, medan läkare kan ha oavsiktliga fördomar som påverkar deras omdöme. Det har dock AI fick en del motreaktioner under de senaste åren över databias som återspeglar de underliggande fördomarna hos människor. AI-modeller skulle behöva tränas noggrant för att vara verkligt objektiva för att deras fördelar ska bli fullt realiserade. 

4. Minskat avfall

Förbättrad noggrannhet och effektivitet minskar slöseri i form av tid, pengar och resurser. Att använda AI för att digitalt testa potentiella behandlingar och filtrera bort endast de bästa minimerar behovet av att slösa fysiska testverktyg och material på potentiella botemedel som inte är lovande. Läkare som använder AI för att snabbt identifiera de bästa möjliga läkemedlen för sina patienter minskar slöseri med tid och pengar som spenderas på att identifiera och prova mediciner som inte passar bäst för en patient. 

Den farmaceutiska AI-revolutionen

AI revolutionerar läkemedelsindustrin och life sciences i stort. AI-modeller och maskininlärning behöver fortfarande arbete och perfektion, men den här tekniken hjälper redan forskare och läkare varje dag. Det gör att nya läkemedelsbehandlingar kan utvecklas snabbare och med större säkerhet för alla så att läkare snabbt kan ge bästa möjliga botemedel. Läkemedelsindustrin kan rädda fler liv varje dag med hjälp av AI.