За последние несколько лет использование искусственного интеллекта (ИИ) в фармацевтической и биомедицинской промышленности превратилось из научной фантастики в научный факт. Фармацевтические и биотехнологические компании все чаще внедряют более эффективные автоматизированные процессы, которые включают решения, основанные на данных, и используют инструменты прогнозной аналитики. Следующая эволюция этого подхода к продвинутому анализу данных включает в себя искусственный интеллект и машинное обучение.
Содержимое
Типы искусственного интеллекта
- Большинство решений в области искусственного интеллекта, используемых сегодня в здравоохранении, основаны на созданных человеком алгоритмах data science. Этот тип искусственного интеллекта использует многомерную аналитику данных, подкрепленную данными прошлого опыта. Это могло бы объединить, например, результаты лечения на основе популяции с клиническими данными отдельного пациента и историей болезни, чтобы создать альтернативные методы лечения и рекомендовать комбинации лекарств.
- Другой уровень искусственного интеллекта — это машинное обучение, которое опирается на так называемые нейронные сети, которые имитируют работу человеческого мозга, но потенциально могут принимать решения гораздо быстрее и точнее. Машинное обучение использует алгоритмы, управляемые данными, которые позволяют программным приложениям с высокой точностью прогнозировать результаты без какой-либо необходимости в явном программировании.
- Следующий уровень искусственного интеллекта — это глубокое обучение, которое также основано на нейронных сетях, но включает в себя комбинацию отдельных уровней вычислений наряду с комбинированными сигналами. Глубокое обучение обладает большим потенциалом для диагностического применения, поскольку позволяет точно анализировать изображения (например, фотографии кожных заболеваний или рентгенологические снимки) в сочетании с данными патологии и историческими результатами лечения.
Приложения для искусственного интеллекта в фармацевтике
Начиная с открытия лекарств на ранней стадии и заканчивая назначением вариантов лечения, использование искусственного интеллекта в биофармацевтической отрасли неуклонно растет, и прогнозируемый объем рынка достигнет 10 миллиардов долларов к 2024 году (включая медицинскую визуализацию на основе искусственного интеллекта, диагностику, персональных помощников с искусственным интеллектом, открытие лекарств и геномику).
Некоторые из способов применения искусственного интеллекта сегодня в биофармацевтической промышленности включают:
- Совершенствование производственного процесса. При разработке и производстве искусственный интеллект предоставляет множество возможностей для улучшения процессов. Искусственный интеллект может осуществлять контроль качества, сокращать время проектирования, сокращать отходы материалов, улучшать повторное использование в производстве, выполнять прогнозируемое техническое обслуживание и многое другое.
- Открытие и разработка лекарств. От разработки новых молекул до идентификации новых биологических мишеней искусственный интеллект играет важную роль в идентификации и валидации лекарственных средств; открытии лекарств на основе целевых, фенотипических, а также многоцелевых препаратов; перепрофилировании лекарств; и идентификации биомаркеров. Ключевым преимуществом для фармацевтических компаний является потенциал искусственного интеллекта, особенно при внедрении во время испытаний лекарств, для сокращения времени, необходимого лекарству для получения одобрения и выхода на рынок.
- Редкие заболевания и персонализированная медицина. Объединяя информацию, полученную при сканировании тела, биологии пациента и аналитике, искусственный интеллект используется различными способами для выявления таких заболеваний, как рак, и даже прогнозирования проблем со здоровьем, с которыми могут столкнуться люди, основываясь на их генетике.
