Долгое время фармацевтическая промышленность зависела от новаторских технологий, которые помогают поставлять на рынок безрисковые, проверенные лекарства. В связи с тем, что последняя пандемия сильно ударила по стране, фармацевтические компании доказали свою высокую ценность в приобретении лекарств и вакцин самого высокого качества, чтобы предложить их для быстрой продажи на рынке.

ИИ и машинное обучение значительно эволюционировали в ИТ-индустрии, заставив столы обратиться к новым изобретениям, таким как хирургические боты, виртуальные помощники, чат-боты, умные дома и т. д. И ИИ, и машинное обучение можно без особых усилий применять во всех аспектах фармацевтической промышленности. , начиная с исследования новых лекарств и заканчивая их производством, переработкой, продажами и маркетингом. Фармацевтические компании, внедряя системы AI/ML, могут сделать свой бизнес экономичным и стабильным.

Согласно отчету Smart Pharma от GlobalData, «28% опрошенных компаний планируют применять искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для оптимизации раскрытия информации о новых лекарствах и процедур разработки в ближайшие два года. лет.”

Вдобавок к этому, более 32% респондентов будут нанимать ИИ и аналитику данных для управления маркетингом и продажами. Это демонстрирует растущее значение ИИ и МО как в технологических, так и в операционных особенностях предприятий фармацевтического бизнеса.

Как ИИ и машинное обучение внедряются в современной фармацевтической отрасли?

  • Цифровая терапия/ Первичное лечение.Цифровая терапия может эффективно применяться, чтобы помочь и выявить этих людей, чтобы обеспечить глубокое осознание и восприятие таких состояний, как кожные заболевания, заболевания десен. Также рекомендуется рекомендовать основные варианты лечения, такие как лекарства, отпускаемые без рецепта, или стимулировать клинические и образовательные решения, принимаемые врачами/медицинскими работниками/учителями, или распространять вспомогательные инструменты для повышения точности диагностики врачей.
  • Идентификация болезни и правильная диагностика: это может варьироваться от онкологии до вспышки Covid, ухудшения зрения или любых других редких заболеваний, которые необходимо диагностировать при правильном лечении и у лучших врачей. Именно здесь навыки AI/ML, определяющие шаблоны данных, а также изображений, улучшают быструю идентификацию болезни с последующим точным диагнозом, необходимым для выздоровления.
  • Открытие, производство и производство лекарств: от первоначального скрининга составных лекарств до прогнозирования показателей успеха на основе биологических аспектов и производства до производства, ИИ и МО широко используются, таким образом оценивая РНК и ДНК. быстро. На рынке обнаруживаются не только подходящие лекарства, но и персонализированные лекарства, разработанные специально для пациентов.
  • Упреждающее прогнозирование.Будь то прогнозирование распространения пандемии или эпидемии, это ключевые примеры применения ИИ и машинного обучения для мониторинга с близкого расстояния, что позволяет фармацевтическим компаниям производить нужные виды лекарств в точном количестве. и доступны в нужное время, в зависимости от интенсивности прогнозирования.
  • Большая гибкость и устойчивость операций.Что касается организационного уровня, согласно McKinsey, фармацевтические компании больше концентрируются на операционной устойчивости и продвигают новые инициативы, которые помогают повысить гибкость и прозрачность. Это уступает место большему спросу на оцифровку, автоматизацию и аналитические инструменты. Используя ИИ и МО, они могут предложить пациентам отличный уход и лекарства с повышенной эффективностью.
  • Цепочка поставок, логистика и автоматизация.С быстрым развитием фармацевтическая промышленность приобрела цифровые инструменты более высокого качества, в результате чего цепочки поставок становятся основанными на приложениях и ориентированными на пациента. Возьмем, к примеру, MHRA совместно с британским подразделением Genpact использует искусственный интеллект для отслеживания распределения вакцин по странам в зависимости от местоположения и количества вакцин. Аптеки также стремятся изменить свою логистику с помощью новейших технологий.

Прогнозирование и мониторинг с помощью AL/ML

ИИ/МО выступает в качестве передовой системы предупреждения, где он оценивает отличные данные, помогая исследователям и практикующим врачам прогнозировать распространение таких заболеваний, как Covid-19. Возьмем, к примеру, исследователей из Chan Zuckerberg Biohub, которые использовали AL/ML для прогнозирования многих незамеченных последовательностей Covid-19 для глобального общественного здравоохранения.

Поддержание быстрого развития данных и идей

AL и ML предлагают поддержку исследователям и поставщикам медицинских услуг в управлении растущим объемом данных на основе Covid-19. Этот рост информации может оказаться трудным для получения информации о лечении. Поэтому последний запуск AWS на CORD-19 Search, поисковом веб-сайте на основе машинного обучения, позволяет легко извлекать точную медицинскую информацию из неорганизованных данных. Это может дополнительно искать ответы правильно и в быстром темпе, а также находить исследовательские работы и документы.

Несколько вариантов использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в фармацевтической промышленности

Согласно статье, написанной в группе Guardian: Artificial Intelligence, DeepMind решает научную проблему, которая годами ставила исследователей в тупик. Компания под названием AlphaFold и исследовательская лаборатория применили программу искусственного интеллекта, которая продемонстрировала прогнозы того, как белки изгибаются в трехмерные формы, что поможет им изучить механизмы, вызывающие некоторые болезни, и проложить путь к дизайнерским лекарствам, более питательным культурам. , а также зеленые ферменты, предотвращающие загрязнение пластиком.

Другим идеальным вариантом использования был ИИ в сенсорной науке, который позволяет команде исследований и разработок GSK работать с потребителями. AI и ML склонны к прогнозированию параметрических величин в напитках, продуктах питания, медицине и сельском хозяйстве. Они могут быть направлены на гипер-персонализированные продукты, адаптированные для разных демографических групп, добавляя использование сенсорных свойств, таких как текстура, запах и внешний вид, оказывая влияние на ваш выбор еды или питья.

Таким образом, подводя итог, помимо условий здравоохранения, использование AL и ML также наблюдается в секторах цифровой трансформации для многих фармацевтических и медицинских компаний, таких как Sales, Supply Chain, AdTech, Customer Service и Martech. Таким образом, фармацевтические компании могут воспользоваться инициативами в области искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения экономики наряду с ценной эффективностью регулирующих функций. Что вы думаете — дайте мне знать через комментарии!

[Эта статья изначально опубликована на IT Techno Solutions]