ШІ у фармацевтичній промисловості

Штучний інтелект робить великий вплив у фармацевтичній промисловості, від відкриття лікування до досвіду пацієнтів. Фармацевтичні компанії та дослідники використовують ШІ та машинне навчання різними способами. Застосування ведуть до кращої якості ліків і вакцин, швидшої розробки продуктів і покращення досвіду пацієнтів. 

Застосування ШІ у фармацевтичній промисловості

ШІ часто вважають технологією майбутнього, але вчені впроваджують її в роботу вже сьогодні. Це допомагає дослідникам розробляти ліки ефективніше, безпечніше та ефективніше. 

1. Розробка ліків і вакцин

Дослідники-фармацевтики можуть створити програму комп’ютерного моделювання, яка використовує ШІ для перевірки тисяч потенційних комбінацій різних сполук. Він може автономно переглядати кожну суміш і прогнозувати результати кожної з них. Людині можуть знадобитися місяці або навіть роки, щоб зробити те саме вручну. 

Дослідники можуть втрутитися після того, як штучний інтелект визначить потенційні методи лікування, які можуть бути ефективними для розглянутого стану. Це дозволяє їм зосередитися лише на найбільш перспективних можливостях, а не на розширеному початковому списку. Штучний інтелект може навіть знайти можливі ліки або застосування речовин, які люди могли б і не думати спробувати. 

Ця техніка вже успішно використовується протягом багатьох років. Перший препарат людського класу, створений ШІ була розроблена в 2019 році групою дослідників з Австралії. Штучний інтелект проаналізував базу даних потенційних сполук, поки не знайшов найкращу з можливих вакцин проти грипу. 

2. Ідентифікація захворювання

Чим швидше лікарі та дослідники зможуть з’ясувати, що таке хвороба, тим швидше вони зможуть знайти правильний фармацевтичний препарат для її лікування. AI може допомогти пришвидшити цей процес без шкоди для точності. 

Наприклад, лікарі можуть використовувати штучний інтелект для швидкого виявлення найімовірніших причин симптомів у пацієнта, заощаджуючи години, дні або, можливо, навіть довше, щоб встановити діагноз. Це можливо завдяки можливостям ШІ швидкого аналізу даних. Він може швидко аналізувати багато можливих рішень, доки не знайде кілька найкращих. 

Це може призвести до швидшої та точнішої діагностики захворювання. Крім того, після виявлення проблеми штучний інтелект можна використовувати, щоб допомогти лікарям швидко визначити найкращий фармацевтичний препарат для лікування пацієнтів. 

3. Обробка та аналіз даних

Фармацевтичний розвиток значною мірою залежить від обробки та аналізу великих обсягів інформації. Наприклад, дослідницькій групі необхідно обробляти дані про властивості зразків, процес розробки, пацієнтів клінічних випробувань і результати випробувань. 

Протягом усього процесу розробки дослідники повинні ретельно аналізувати зібрані дані, щоб удосконалити та вдосконалити препарат або вакцину, які вони розробляють. 

AI дозволяє дослідникам скоротити час, необхідний для обробки та аналізу даних. Алгоритми штучного інтелекту, можливо, ще не є розумними, емоційними роботами, яких можна побачити в науковій фантастиці, але ця технологія є в чому хороша, так це в аналізі. 

Алгоритм штучного інтелекту може автономно обробляти величезні обсяги даних і отримувати цінну інформацію та шаблони. Фактично, він, ймовірно, навіть визначить закономірності та тенденції, які людина могла б пропустити. 

4. Скринінг клінічних випробувань

Клінічні випробування є важливою частиною процесу фармацевтичної розробки. Однак успіх залежить від належної кількості пацієнтів. Хтось зі змінною, унікальною для свого тіла, стану чи ситуації, може вплинути на точність результату дослідження. Дослідники повинні бути обережними щодо того, кого вони приймають у ці програми. 

AI ідеально підходить для підвищення ефективності процесу відбору кандидатів. Дослідники можуть вводити характеристики, які вони шукають у кандидатах на клінічні випробування, наприклад вік, стать або певний тип захворювання. Тоді ШІ може автономно переглядати профіль кожного кандидата знайти найкраще підходящих і тих, хто не відповідає необхідним критеріям. 

Переваги ШІ у фармацевтичній промисловості

ШІ дуже ефективний для багатьох застосувань у фармацевтичній промисловості, але які переваги його використання? Деякі, зокрема, мають великий вплив на сектор і результати пацієнтів. 

1. Вища ефективність

Однією з найбільш часто згадуваних переваг ШІ є підвищення ефективності. Це стосується практично всіх галузей. ШІ може значно скоротити час, необхідний для розробки, тестування та призначення ліків. Це чудово для дослідників, лікарів і пацієнтів. 

Дослідники можуть безпечно тестувати більше потенційних методів лікування за допомогою інструментів моделювання та аналізу ШІ. ШІ також може швидко аналізувати дані клінічних випробувань, дозволяючи дослідникам робити більше за менший час. Те ж саме стосується і кабінетів лікарів. За допомогою інструментів діагностики штучного інтелекту лікарі можуть отримати найкраще лікування пацієнтів за менший час. 

Крім того, використання штучного інтелекту для збирання та аналізу цифрових даних значно полегшує співпрацю між дослідницькими групами, ще більше підвищуючи ефективність. Це особливо вірно для моделей AI, які використовують хмарні обчислення, які дозволяють наукам про життя дослідникам для ефективної співпраці без прив’язки до дорогої серверної інфраструктури. Співпраця допомагає розробляти методи лікування швидше, з більшою точністю та ефективністю. 

2. Покращена безпека

ШІ покращує безпеку у фармацевтичній промисловості кількома способами. Наприклад, дослідники можуть автономно тестувати нові методи лікування, а не аналізувати дані фізичних тестів або цифрового моделювання. Штучний інтелект дозволяє дослідникам ретельніше тестувати лікування, щоб вони були безпечнішими, коли потрапляють до пацієнтів. 

3. Більш висока точність обробки

ШІ може підвищити точність лікування в розробці та на практиці. Його можна використовувати для тестування тисяч можливих лікувальних сполук за короткий проміжок часу. Це збільшує ймовірність того, що дослідники знайдуть найкращі ліки. 

Лікарі можуть використовувати ШІ так само. Це може визначити можливе лікування пацієнта, яке лікар міг пропустити. В ідеалі модель штучного інтелекту може об’єктивно дивитися на чиїсь симптоми, тоді як лікарі можуть мати ненавмисні упередження, які впливають на їхні судження. Однак ШІ має зіткнувся з певною негативною реакцією в останні роки через упередженість даних, яка відображає глибинні упередження людей. Моделі штучного інтелекту слід було б ретельно навчити, щоб бути справді об’єктивними, щоб їх переваги були повністю реалізовані. 

4. Зменшення кількості відходів

Підвищена точність і ефективність зменшують витрати часу, грошей і ресурсів. Використання штучного інтелекту для цифрового тестування потенційних методів лікування та відфільтровування лише найкращих зводить до мінімуму потребу витрачати інструменти фізичного тестування та матеріали на потенційні ліки, які не є перспективними. Лікарі, які використовують штучний інтелект для швидкого визначення найкращих фармацевтичних препаратів для своїх пацієнтів, зменшують час і гроші, витрачені на визначення та випробування ліків, які не найкраще підходять пацієнту. 

Фармацевтична революція ШІ

ШІ робить революцію у фармацевтичній промисловості та науках про життя загалом. Моделі штучного інтелекту та машинне навчання ще потребують роботи та вдосконалення, але ця технологія вже щодня допомагає дослідникам і лікарям. Це дозволяє розробляти нові фармацевтичні методи лікування швидше та з більшою безпекою для всіх, щоб лікарі могли швидко запропонувати найкраще лікування. Фармацевтична промисловість може щодня рятувати більше життів за допомогою ШІ.