Anvendelser af kunstig intelligens i lægemiddelindustrien

AI i lægemiddelindustrien

Artificial Intelligence (AI) er en hurtigt voksende teknologi, der bruges til en lang række applikationer på tværs af brancher. Små, mellemstore, mellemstore og multinationale virksomheder bruger AI-teknologi og forbedre deres evner til at arbejde smart i denne digitale sfære.

Ligesom detail-, e-handels- og fremstillingssektorerne vinder kunstig intelligens sig frem på tværs af sundheds- og medicinalsektoren. Ved at udnytte kraften i denne moderne kunstige intelligens i lægemiddelindustrien finder virksomhederne innovative måder at løse nogle af de væsentlige problemer, som lægemiddelsektoren står over for i dag.

Ja. AI-drevne apps, der bruger maskinlæring, deep learning, forudsigende analyser og big data har medført et radikalt skift i farmaparadigmet.

Kunstig intelligens i lægemiddelindustrien har potentialet til at fremme innovation, samtidig med at produktiviteten øges og bedre resultater. Derudover tilbyder kunstig intelligens i Pharma Industry et værditilbud til virksomhederne ved at skabe nye og nyeste forretningsmodeller.

Du kan observere AI-implementering i næsten alle aspekter af det farmaceutiske område. Fra lægemiddelopdagelse og -udvikling til lægemiddelfremstilling til forsyningskæde og markedsføring, AI har sin indflydelse. Derfor, AI i lægemidler og sundhedspleje sikrer omkostningseffektiv drift, forretningseffektivitet og problemfri godkendelse af nye lægemidler. Vi lærer også mere om fordelene ved kunstig intelligens i den farmaceutiske industri.

I denne artikel vil vi gerne give dig et kort overblik over de 10 bedste AI-applikationer i den farmaceutiske sektor. Disse bedste AI-tendenser og anvendelsesmuligheder i pharma giver dig mulighed for at forstå den hurtige AI-adoption i pharma.

Lad os diskutere

[kontaktformular-7]

De bedste anvendelser af kunstig intelligens i medicinalindustrien

#1 Drug Discovery Process and Design

Brugen af ​​kunstig intelligens i den farmaceutiske industri til design og udvikling af lægemidler er stigende. Fra fremstilling af små molekyler til bestemmelse af nye biologiske mål, spiller AI en fremtrædende rolle i identifikation og validering af lægemiddelmål. Det er meget brugt til multi-target lægemiddelinnovation og biomarkør identifikation på en effektiv måde med stor nøjagtighed.

En stor fordel ved medicinalindustrien er, at hvornår AI administreres under lægemiddeltestning, minimerer det lægemiddeludviklingstiden. Kunstig intelligens i lægemiddelindustrien vil også gavne lægemiddeludviklere til at udføre kliniske forsøg hurtigere og lancere deres produkter på markedet til brug. Det fører til en omkostnings- og tidsbesparende udviklingsproces og gør også de innovative lægemidler tilgængelige til at forbedre patientbehandlingen uden bivirkninger.

For eksempel kan lægemiddelforskere identificere og verificere nye kræftlægemidler ved hjælp af data såsom langsgående EMR-registreringer (elektroniske lægejournaler) og andre omiske data. AI-systemerne, der bruger ML og andre dataanalysealgoritmer, vil udtrække indsigt fra EMR-data og skabe de bedste formuleringer til at designe og udvikle lægemidler, der helbreder tumorer godt.

#2 R&D

Farmaceutiske virksomheder over hele kloden bruger avanceret AI-drevne værktøjer og ML-algoritmer til at udjævne lægemiddelforskning, udvikling og innovationsprocessen. Disse teknologiske værktøjer er designet til at opdage komplekse mønstre i store datasæt. Derfor kan AI i medicinalindustrien bruges til at løse problemer forbundet med forsknings- og udviklingsprocessen.

Denne evne til at studere mønstre for forskellige sygdomme og til at bestemme, hvilke sammensatte formuleringer der er bedst egnede til behandling af specifikke symptomer på en bestemt sygdom er fremragende. Farmaceutiske industrier kan investere i forskning og udvikling af sådanne lægemidler, der er mere tilbøjelige til at behandle en sygdom eller medicinsk tilstand med succes.

#3 Sygdomsforebyggelse

Farmaceutiske organisationer kan bruge Kunstig intelligens at udvikle medicin Parkinsons og Alzheimers og meget sjældne sygdomme.

Ifølge Global Genes er det et faktum, at næsten 95% af sjældne sygdomme ikke har flere lægemidler til at behandle og helbrede hurtigere. Men takket være de innovative muligheder i AI og ML. Brugen af ​​kunstig intelligens i den farmaceutiske industri vil fuldstændig transformere dette scenarie og sikre de mest avancerede modeller til at opdage farlige sygdomme i det tidlige stadie og forbedre patientresultaterne.

#4 Næste-niveau diagnose 

 

Læger kan bruge avancerede maskinlæringssystemer til at indsamle, behandle og analysere data om patientens sundhedspleje. Sundhedspersonale over hele kloden bruger deep learning og ML til sikkert at gemme patientdata i det centraliserede lagersystem eller skyen. Det kaldes Electronic Medical Records (EMR).

Læger kan henvise til disse sundhedsjournaler, når de har brug for at forstå effekten af ​​et specifikt genetisk træk på en patients helbred, eller hvordan medicin behandler det. Machine Learning-systemer kan bruge data gemt i EMR'er til at generere realtidsestimater til diagnostiske formål og til at indikere passende behandling for patienten.

As ML teknologier er i stand til hurtigt at behandle og analysere store mængder data, kan de hjælpe med at fremskynde diagnosticeringsprocessen og derved redde millioner af liv.

 

#5 Epidemisk forudsigelse

Farmaceutiske virksomheder og sundhedsindustrien bruger ML og AI teknologier at overvåge og vurdere spredningen af ​​infektioner på verdensplan. Disse moderne teknologier bruges til at forbruge data indsamlet fra forskellige ressourcer, analysere flere miljømæssige, biologiske og geografiske faktorer på befolkningens sundhed i forskellige geografiske regioner og udlede dataindsigt for at reducere virkningen af ​​epidemier i fremtiden.

Kunstig intelligens og machine learning modeller er særligt gavnlige for underudviklede økonomier, der mangler medicinsk infrastruktur og økonomiske rammer til at bekæmpe smittespredning.

Et godt eksempel på dette er den ML-baserede forudsigelsesmodel for malariaudbrud, der fungerer som et advarselsværktøj for malariaudbrud og hjælper sundhedsudbydere med at tage de bedste foranstaltninger for at bekæmpe det.

#6 Identifikation af kliniske forsøg 

Det er en af ​​de vigtigste farmaceutiske brugssager til at omfavne AI i eksisterende modeller. Brugen af ​​kunstig intelligens i den farmaceutiske industri til at identificere lægemiddelkandidater, som er under afsluttende kliniske forsøg ud fra omfattende kliniske data, er stigende.

Kunstig intelligens i lægemiddelindustrien vil hjælpe virksomheder med at analysere tusindvis af prøver på få minutter og automatisk logge data relateret til, hvordan patienter reagerer under kliniske forsøg.

Her er et par fordele ved at bruge AI i medicinalindustrien til kliniske forsøg:

• AI-applikationer eller systemer analyserer historiske kliniske data
• AI-apps hjælper med at overvåge lægemiddelydeevne og evaluere lægemiddelreaktioner
• Med integrationen af ​​talegenkendelsesteknologier vil AI-apps til pharma være nyttige til at optage patienters mundtlige tekst under lægemiddelforsøgsfaser. Det betyder, at AI-applikationer vil registrere patienters svar.

Derfor har brugen af ​​kunstig intelligens i kliniske forsøg potentialet til at fastgøre kliniske forsøg og introducere de sikreste lægemidler på markedet. Det er også en af ​​de top use cases til Machine Learning i Pharma. Taleanalyse og patient- og lægemiddelovervågningsaktiviteter i realtid vil blive udført nøjagtigt ved hjælp af ML, deep learning og naturlige sprogbehandlingsteknologier.

 

#7 Lægemiddeloverholdelse og dosering

 

Indførelsen af ​​kunstig intelligens i lægemidler og sundhedspleje stiger i et hurtigt tempo for at identificere den rigtige mængde lægemiddelindtag for at sikre lægemiddelforbrugernes sikkerhed. AI-teknologi vil overvåge patienter under kliniske forsøg og foreslå den rigtige mængde dosering med jævne mellemrum.

Disse er alle vigtige farmaceutiske anvendelsescases for Embracing AI. AI i lægemidler og sundhedspleje vil helt sikkert fremskynde automatisering i processer og skabe mere nøjagtighed end nogensinde før.

Disse AI-trends og anvendelsessager i pharma vil hjælpe lægemiddeludviklings- og sundhedsvirksomheder med at sikre effektivitet på tværs af end-to-end produktionslinjer og levere toppræstationer foran FDA.

Konklusion

Omfanget af Kunstig intelligens , machine learning i Pharma-industrien ser meget lovende ud i fremtiden. AI-muligheder for farmavirksomheder er umålelige.

Brugen af ​​AI-applikationer i pharma vil sikre operationel ekspertise på tværs af lægemiddelstrukturdesign, lægemiddeludviklingsprocesser, udvælgelse af patienter til kliniske forsøg, overvågning af lægemiddelydelse, identifikation af korrekt dosering osv.

Ser du på hyre et AI-udviklingsfirma til din AI-applikation?

Vores AI-konsulenter og udviklere vil guide dig på rette vej!

Lad os diskutere

[kontaktformular-7]

• Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. FRI ADGANG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis prøveversion.
• Kilde: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/