Как искусственный интеллект меняет фарминдустрию | Запутанный ИИ
#AI уже довольно давно вызывает огромные изменения в деловом мире. Часто можно увидеть #искусственный интеллект в секторах, ориентированных на данные и исследования. Это особенно верно в отношении такой отрасли, как фармацевтика, где ИИ оказал поразительное влияние — от проведения клинических испытаний до ускорения разработки лекарств.
Сила данных всегда господствовала в фарминдустрии с самого первого дня, и поэтому внедрение ИИ в этот сектор не стало большим сюрпризом для людей. Исследование показывает, что модели #мл снижают неправильный прием лекарств примерно на 50%. Это ясно показывает потенциал ИИ и его подсекторов в том, чтобы сделать фармацевтический сектор лучше и безопаснее для людей.
Другое исследование показывает, что 61% компаний, приверженных инновациям, используют ИИ для выявления возможностей, которые в противном случае они бы упустили. Это важная статистика, которую необходимо понимать, особенно начинающим фармацевтическим компаниям, планирующим добиться успеха благодаря инновациям и новым технологиям.
Ожидается, что к 2021 году компании инвестируют около 6,6 миллиардов долларов во внедрение ИИ, причем наибольший вклад в них внесет здравоохранение. Подмножество ИИ, глубокое обучение, также переживает ускоренный рост из-за его потенциала для диагностического использования, для точного анализа изображений с использованием патологических данных и исторических результатов лечения.
Выявление новых кандидатов в лекарства
ИИ активно используется в фармацевтической промышленности для выявления потенциальных кандидатов в лекарства и новых комбинаций лекарств для лечения редких заболеваний. Вычислительные платформы для поиска лекарств, созданные с использованием ИИ и его дочерних компаний, не являются чем-то новым для большинства людей. Это помогает анализировать, проверять и обнаруживать молекулы лекарств, которые служат лекарством от потенциальных заболеваний.
Например, twoXAR — это фармацевтическая промышленность, управляемая искусственным интеллектом, которая использует платформы для разработки лекарств с помощью искусственного интеллекта для проверки и приоритизации потенциальных кандидатов на новые лекарства, которые можно использовать для лечения глазных дефектов. Компания twoXAR создала свою вычислительную платформу для разработки лекарств с помощью приложений искусственного интеллекта, #bigdata и #cloudcomputing, и она оказалась быстрее, надежнее и эффективнее, чем традиционные методологии.
Улучшение в клинических испытаниях
Протоколы на основе данных, поддерживаемые передовыми алгоритмами искусственного интеллекта, используются для сбора информации от пациентов, административных записей и других источников, чтобы значительно сократить затраты и время на испытания. ИИ также использует технологии удаленного подключения, собирая данные о пациентах с мобильных датчиков и приложений для клинических испытаний, чтобы не допустить, чтобы пациенты путешествовали на большие расстояния. Это помогает улучшить соблюдение и процент удержания пациентов в клинических испытаниях.
Отличным примером использования ИИ в клинических испытаниях является IBM Watson. Watson использует структурированную и неструктурированную информацию из историй болезни пациентов и медицинских карт, проверяя состояние здоровья пациентов и критерии приемлемости, тем самым значительно сокращая процесс клинических испытаний. Watson использует продвинутый #NLP и алгоритмы рассуждений для выбора кандидатов на основе их симптомов и состояния здоровья.
В 2018 году клиника Мэйо сообщила, что IBM Watson помогла им провести более качественные клинические испытания, правильно зарегистрировать подходящих кандидатов и повысить эффективность клинических испытаний на 80%.
Предиктивная аналитика в фарминдустрии
Прошли те времена, когда результаты введения наркотиков оставались неизвестными. С внедрением предиктивной аналитики в фармацевтическую промышленность эффекты лекарств известны заранее и четко указывают на то, что может произойти.
Фармацевтические компании также используют прогнозную аналитику, чтобы узнать, насколько хорошо они работают по сравнению с другими компаниями, как в коммерческом, так и в научном отношении. Это помогает им преодолевать пробелы, выявлять новые тенденции и изменения на рынке и внедрять новые методы цепочки поставок.
Прогнозное моделирование является частью прогнозной аналитики и все еще находится на экспериментальной стадии. Прогнозное моделирование может быть включено, чтобы иметь визуальное представление о действии лекарства в организме человека. Это открывает путь к лучшему пониманию медицины и ее действия на конкретный орган.
Улучшение приверженности к лечению
Традиционные медицинские методы не подходят для формирования приверженности пациентов к лекарственным препаратам. Но благодаря ИИ приверженность лечению вышла на совершенно новый уровень. AiCure, мобильная платформа SaaS, использует распознавание изображений, чтобы следить за пациентами, наблюдая за тем, как они глотают таблетки. Это помогает им определить, что они приняли правильную прописанную таблетку, чтобы избежать несоответствий и побочных эффектов. Общеизвестно, что прием неправильной комбинации лекарств может привести к опасным последствиям и нанести ущерб здоровью пациента. Таким образом, ИИ становится спасителем для больниц и людей, отслеживая модели потребления лекарств пациентами.
Оптимальный маркетинг
Аналитика ИИ также помогает определить лучшие практики перед запуском нового препарата. Можно использовать новые стратегические подходы, чтобы обеспечить более широкое распространение препарата за счет координации команд по продажам и маркетингу. Аналитика больших данных используется для сегментации отделов продаж и анализа показателей продаж по географическим территориям. Автоматизированные методы маркетинга можно оптимизировать, прибегая к более разумному маркетингу по электронной почте, интерактивным чат-ботам с искусственным интеллектом для привлечения людей и заключению сделок с больницами. Все это может значительно улучшить стандарты маркетинга и повысить конкурентоспособность в фармацевтической отрасли.
Джонсон и Джонсон — известная фармацевтическая компания, которая использует ИИ для своей маркетинговой деятельности, автоматизируя процессы, тем самым экономя время на основной деятельности.
Последние мысли
Большинству компаний сложно освоить или дорого внедрить искусственный интеллект, но он необходим для революции в современной фармацевтической промышленности. С началом цифровой революции фармацевтические отрасли постоянно стремятся производить инновационные продукты с использованием прорывных технологий, среди которых преобладает искусственный интеллект. Фармацевтические компании должны инвестировать в ИИ, чтобы быть более конкурентоспособными и избегать любых потенциальных проблем с использованием лекарств. От открытия новых лекарств до мониторинга приема лекарств фармацевтическая промышленность должна использовать ИИ, чтобы сделать мир лучше для жизни.
