AI trong ngành dược phẩm

AI đang tạo ra tác động lớn trong ngành dược phẩm, từ khám phá phương pháp điều trị đến trải nghiệm của bệnh nhân. Các công ty dược phẩm và nhà nghiên cứu đang sử dụng AI và học máy theo nhiều cách khác nhau. Các ứng dụng này đang mang lại chất lượng thuốc và vắc-xin tốt hơn, phát triển sản phẩm nhanh hơn và cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân. 

Ứng dụng của AI trong ngành dược phẩm

AI thường được coi là công nghệ của tương lai, nhưng các nhà khoa học đang đưa nó vào hoạt động ngày nay. Nó đang giúp các nhà nghiên cứu phát triển các loại thuốc hiệu quả, an toàn và hiệu quả hơn. 

1. Phát triển Thuốc và Vắc xin

Các nhà nghiên cứu dược phẩm có thể thiết lập một chương trình lập mô hình máy tính sử dụng AI để chạy qua hàng nghìn cách kết hợp tiềm năng của các hợp chất khác nhau. Nó có thể sàng lọc mọi sự pha trộn một cách tự động và dự đoán kết quả của từng sự pha trộn. Con người có thể mất hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm để làm điều tương tự theo cách thủ công. 

Các nhà nghiên cứu có thể can thiệp sau khi AI đã xác định được các phương pháp điều trị tiềm năng có thể hiệu quả đối với tình trạng bệnh lý. Điều này cho phép họ chỉ tập trung vào những khả năng hứa hẹn nhất thay vì danh sách mở rộng ban đầu. AI thậm chí có thể tìm ra các phương pháp chữa trị hoặc sử dụng các chất mà con người có thể không nghĩ đến việc thử. 

Kỹ thuật này đã được sử dụng thành công trong nhiều năm. Loại thuốc cấp độ người đầu tiên do AI tạo ra được phát triển vào năm 2019 bởi một nhóm các nhà nghiên cứu ở Úc. Họ đã để AI phân tích cơ sở dữ liệu về các hợp chất tiềm năng cho đến khi tìm ra loại vắc-xin cúm mới tốt nhất có thể. 

2. Xác định bệnh

Các bác sĩ và nhà nghiên cứu có thể tìm ra bệnh là gì càng nhanh thì họ càng có thể tìm ra loại dược phẩm phù hợp để điều trị bệnh đó nhanh hơn. AI có thể giúp tăng tốc quá trình này mà không làm giảm độ chính xác. 

Chẳng hạn, các bác sĩ có thể sử dụng AI để nhanh chóng xác định nguyên nhân có khả năng nhất gây ra các triệu chứng của bệnh nhân, giúp họ tiết kiệm hàng giờ, hàng ngày hoặc thậm chí có thể lâu hơn để đưa ra chẩn đoán. Điều này có thể thực hiện được nhờ khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng của AI. Nó có thể nhanh chóng phân tích nhiều giải pháp khả thi cho đến khi tìm thấy một số giải pháp phù hợp nhất có thể. 

Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán bệnh nhanh hơn, chính xác hơn. Ngoài ra, một khi vấn đề được xác định, AI cũng có thể được sử dụng để giúp các bác sĩ nhanh chóng xác định loại dược phẩm tốt nhất để điều trị cho bệnh nhân của họ. 

3. Xử lý và phân tích dữ liệu

Phát triển dược phẩm chủ yếu dựa vào việc xử lý và phân tích lượng lớn thông tin. Ví dụ, một nhóm nghiên cứu cần xử lý dữ liệu về đặc tính mẫu, quy trình phát triển, bệnh nhân thử nghiệm lâm sàng và kết quả thử nghiệm. 

Trong suốt quá trình phát triển, các nhà nghiên cứu phải phân tích cẩn thận dữ liệu thu thập được để tinh chỉnh và cải thiện loại thuốc hoặc vắc-xin mà họ đang phát triển. 

AI cho phép các nhà nghiên cứu giảm thời gian cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu. Các thuật toán AI có thể chưa phải là những rô-bốt cảm xúc, có tri giác được thấy trong khoa học viễn tưởng, nhưng nếu có một thứ mà công nghệ này giỏi, thì đó là phân tích. 

Thuật toán AI có thể tự động xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và trích xuất những hiểu biết và mẫu có giá trị. Trên thực tế, nó thậm chí có thể xác định các mẫu và xu hướng mà con người có thể đã bỏ lỡ. 

4. Sàng lọc thử nghiệm lâm sàng

Các thử nghiệm lâm sàng là một phần quan trọng của quá trình phát triển dược phẩm. Tuy nhiên, một ca thành công phụ thuộc vào việc có đúng nhóm bệnh nhân. Một người nào đó có một biến duy nhất đối với cơ thể, tình trạng hoặc tình huống của họ có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu phải cẩn thận về những người mà họ chấp nhận trong các chương trình này. 

AI là công cụ hoàn hảo giúp quá trình lựa chọn ứng viên hiệu quả hơn. Các nhà nghiên cứu có thể nhập các đặc điểm mà họ đang tìm kiếm ở các ứng viên thử nghiệm lâm sàng, chẳng hạn như tuổi tác, giới tính hoặc loại tình trạng cụ thể. AI sau đó có thể tự động sàng lọc hồ sơ của mọi ứng viên để tìm ra những người phù hợp nhất và những người không đáp ứng các tiêu chí cần thiết. 

Lợi ích của AI trong ngành dược phẩm

AI có hiệu quả cao đối với nhiều ứng dụng trong ngành dược phẩm, nhưng lợi ích của việc sử dụng nó là gì? Đặc biệt, một số ít có tác động lớn đến kết quả của ngành và bệnh nhân. 

1. Hiệu quả cao hơn

Một trong những lợi ích thường được trích dẫn nhất của AI là tăng hiệu quả. Điều này áp dụng trên hầu hết mọi ngành công nghiệp. AI có thể giảm đáng kể thời gian cần thiết để phát triển, thử nghiệm và kê đơn dược phẩm. Điều này rất tốt cho các nhà nghiên cứu, bác sĩ và bệnh nhân. 

Các nhà nghiên cứu có thể thử nghiệm các phương pháp điều trị tiềm năng hơn một cách an toàn bằng cách sử dụng các công cụ phân tích và lập mô hình AI. AI cũng có thể phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng một cách nhanh chóng, cho phép các nhà nghiên cứu làm được nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn. Điều tương tự cũng áp dụng trong văn phòng bác sĩ. Các bác sĩ có thể giúp bệnh nhân điều trị tốt nhất có thể trong thời gian ngắn hơn với sự trợ giúp của các công cụ chẩn đoán AI. 

Ngoài ra, việc sử dụng AI để biên dịch và phân tích dữ liệu kỹ thuật số giúp việc cộng tác giữa các nhóm nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn nhiều, nâng cao hiệu quả hơn nữa. Điều này đặc biệt đúng đối với các mô hình AI sử dụng điện toán đám mây, cho phép khoa học đời sống các nhà nghiên cứu hợp tác hiệu quả mà không bị ràng buộc với cơ sở hạ tầng máy chủ đắt tiền. Sự hợp tác giúp các phương pháp điều trị được phát triển nhanh hơn với độ chính xác và hiệu quả cao hơn. 

2. Cải thiện an toàn

AI cải thiện sự an toàn trong ngành dược phẩm theo nhiều cách. Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể tự động thử nghiệm các phương pháp điều trị mới thay vì phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm vật lý hoặc mô hình kỹ thuật số. AI cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm các phương pháp điều trị kỹ lưỡng hơn để chúng an toàn hơn khi tiếp cận bệnh nhân. 

3. Độ chính xác điều trị cao hơn

AI có thể cải thiện độ chính xác của điều trị trong quá trình phát triển và thực hành. Nó có thể được sử dụng để kiểm tra hàng nghìn hợp chất điều trị khả thi trong một khoảng thời gian ngắn. Điều này làm tăng khả năng các nhà nghiên cứu tìm ra phương pháp chữa trị tốt nhất có thể. 

Các bác sĩ có thể sử dụng AI theo cách tương tự. Nó có thể xác định một phương pháp điều trị khả thi cho một bệnh nhân mà bác sĩ có thể đã bỏ qua. Lý tưởng nhất là một mô hình AI có thể xem xét các triệu chứng của ai đó một cách khách quan, trong khi các bác sĩ có thể có những thành kiến ​​không cố ý làm ảnh hưởng đến phán đoán của họ. Tuy nhiên, AI có đối mặt với một số phản ứng dữ dội trong những năm gần đây về xu hướng dữ liệu phản ánh những định kiến ​​cơ bản của con người. Các mô hình AI sẽ phải được đào tạo cẩn thận để thực sự khách quan để lợi ích của chúng được thực hiện đầy đủ. 

4. Giảm chất thải

Cải thiện độ chính xác và hiệu quả làm giảm lãng phí về thời gian, tiền bạc và tài nguyên. Sử dụng AI để thử nghiệm kỹ thuật số các phương pháp điều trị tiềm năng và chỉ lọc ra những phương pháp tốt nhất sẽ giảm thiểu nhu cầu lãng phí các công cụ và vật liệu thử nghiệm vật lý cho các phương pháp chữa trị tiềm năng không hứa hẹn. Các bác sĩ sử dụng AI để nhanh chóng xác định loại dược phẩm tốt nhất có thể cho bệnh nhân của họ giúp giảm lãng phí thời gian và tiền bạc dành cho việc xác định và thử các loại thuốc không phù hợp nhất với bệnh nhân. 

Cuộc cách mạng AI dược phẩm

AI đang cách mạng hóa ngành dược phẩm và khoa học đời sống nói chung. Các mô hình AI và học máy vẫn cần phải làm việc và hoàn thiện, nhưng công nghệ này đã giúp ích cho các nhà nghiên cứu và bác sĩ mỗi ngày. Nó cho phép các phương pháp điều trị bằng dược phẩm mới được phát triển nhanh hơn và an toàn hơn cho mọi người để các bác sĩ có thể nhanh chóng đưa ra phương pháp chữa trị tốt nhất có thể. Ngành dược phẩm có thể cứu nhiều mạng sống hơn mỗi ngày với sự trợ giúp của AI.