Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης στη Φαρμακευτική Βιομηχανία

AI στη Φαρμακευτική Βιομηχανία

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι μια ταχέως αναπτυσσόμενη τεχνολογία που χρησιμοποιείται για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών σε όλους τους κλάδους. Χρησιμοποιούν μικρές, μεσαίες, μεσαίες και πολυεθνικές εταιρείες Τεχνολογία AI και ενισχύοντας τις δυνατότητές τους να λειτουργούν έξυπνα σε αυτήν την ψηφιακή σφαίρα.

Όπως και οι τομείς του λιανικού εμπορίου, του ηλεκτρονικού εμπορίου και της μεταποίησης, η τεχνητή νοημοσύνη κερδίζει εξέχουσα θέση στους τομείς της υγειονομικής περίθαλψης και των φαρμάκων. Αξιοποιώντας τη δύναμη αυτής της σύγχρονης Τεχνητής Νοημοσύνης στη Φαρμακευτική Βιομηχανία, οι εταιρείες βρίσκουν καινοτόμους τρόπους για να επιλύσουν ορισμένα από τα σημαντικά ζητήματα που αντιμετωπίζει σήμερα ο φαρμακευτικός τομέας.

Ναί. Οι εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και μεγάλα δεδομένα έχουν φέρει μια ριζική αλλαγή στο παράδειγμα της φαρμακευτικής.

Τεχνητή νοημοσύνη στη Φαρμακευτική Βιομηχανία έχει τη δυνατότητα να προωθήσει την καινοτομία, ενώ ταυτόχρονα αυξάνει την παραγωγικότητα και παρέχει καλύτερα αποτελέσματα. Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη στη Φαρμακευτική Βιομηχανία προσφέρει μια πρόταση αξίας στις εταιρείες δημιουργώντας νέα και πιο πρόσφατα επιχειρηματικά μοντέλα.

Μπορείτε να παρατηρήσετε την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σχεδόν σε κάθε πτυχή του φαρμακευτικού τομέα. Από την ανακάλυψη και την ανάπτυξη φαρμάκων μέχρι την παρασκευή φαρμάκων μέχρι την αλυσίδα εφοδιασμού και το μάρκετινγκ, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τον αντίκτυπό της. Ως εκ τούτου, Τεχνητή Νοημοσύνη στη Φαρμακευτική και την Υγεία εξασφαλίζει οικονομικά αποδοτικές λειτουργίες, επιχειρηματική αποτελεσματικότητα και χωρίς προβλήματα εγκρίσεις για νέα φάρμακα. Μάθετε περισσότερα για τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και στη φαρμακευτική βιομηχανία.

Σε αυτό το άρθρο, θα θέλαμε να σας δώσουμε μια σύντομη επισκόπηση των 10 κορυφαίων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στον φαρμακευτικό τομέα. Αυτές οι καλύτερες τάσεις τεχνητής νοημοσύνης και περιπτώσεις χρήσης στη φαρμακευτική θα σας επιτρέψουν να κατανοήσετε την ταχεία υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στη φαρμακευτική.

Ας συζητήσουμε

[φόρμα επικοινωνίας-7]

Οι καλύτερες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στη φαρμακευτική βιομηχανία

#1 Διαδικασία και σχεδιασμός ανακάλυψης φαρμάκων

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη φαρμακευτική βιομηχανία για το σχεδιασμό και την ανάπτυξη φαρμάκων αυξάνεται. Από τη δημιουργία μικρών μορίων μέχρι τον προσδιορισμό νέων βιολογικών στόχων, η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει εξέχοντα ρόλο στην αναγνώριση και επικύρωση στόχων φαρμάκου. Χρησιμοποιείται ευρέως για την καινοτομία φαρμάκων πολλαπλών στόχων και την ταυτοποίηση βιοδεικτών με αποτελεσματικό τρόπο και μεγάλη ακρίβεια.

Ένα σημαντικό όφελος της φαρμακευτικής βιομηχανίας είναι ότι όταν AI χορηγείται κατά τη διάρκεια της δοκιμής φαρμάκων, ελαχιστοποιεί το χρόνο ανάπτυξης του φαρμάκου. Η Τεχνητή Νοημοσύνη στη Φαρμακευτική Βιομηχανία θα ωφελήσει επίσης τους προγραμματιστές φαρμάκων για να ολοκληρώσουν γρηγορότερα τις κλινικές δοκιμές και να λανσάρουν τα προϊόντα τους στην αγορά για χρήση. Οδηγεί σε μια διαδικασία ανάπτυξης που εξοικονομεί κόστος και χρόνο και καθιστά επίσης διαθέσιμα τα καινοτόμα φάρμακα για τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών χωρίς παρενέργειες.

Για παράδειγμα, οι ερευνητές στη φαρμακευτική μπορούν να αναγνωρίσουν και να επαληθεύσουν νέα αντικαρκινικά φάρμακα χρησιμοποιώντας δεδομένα όπως διαχρονικά αρχεία EMR (Ηλεκτρονικά Ιατρικά Αρχεία) και άλλα ομικά δεδομένα. Τα συστήματα AI που χρησιμοποιούν ML και άλλους αλγόριθμους ανάλυσης δεδομένων θα εξάγουν πληροφορίες από τα δεδομένα EMR και θα δημιουργούν τις καλύτερες συνθέσεις για το σχεδιασμό και την ανάπτυξη φαρμάκων που θεραπεύουν καλά τους όγκους.

# 2 Ε & Α

Οι φαρμακευτικές εταιρείες σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν προηγμένες Εργαλεία με τεχνολογία AI και αλγόριθμους ML για την εξομάλυνση της διαδικασίας έρευνας, ανάπτυξης και καινοτομίας φαρμάκων. Αυτά τα εργαλεία τεχνολογίας έχουν σχεδιαστεί για να ανιχνεύουν πολύπλοκα μοτίβα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Ως εκ τούτου, η τεχνητή νοημοσύνη στη φαρμακευτική βιομηχανία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με τη διαδικασία έρευνας και ανάπτυξης.

Αυτή η ικανότητα μελέτης προτύπων διαφόρων ασθενειών και προσδιορισμού ποιες σύνθετες συνθέσεις είναι οι καταλληλότερες για τη θεραπεία συγκεκριμένων συμπτωμάτων μιας συγκεκριμένης ασθένειας είναι εξαιρετική. Οι φαρμακευτικές βιομηχανίες μπορούν να επενδύσουν στην Ε&Α τέτοιων φαρμάκων που είναι πιο πιθανό να θεραπεύσουν με επιτυχία μια ασθένεια ή ιατρική πάθηση.

#3 Πρόληψη ασθενειών

Οι φαρμακευτικοί οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν Τεχνητή νοημοσύνη για την ανάπτυξη φαρμάκων Πάρκινσον και Αλτσχάιμερ και πολύ σπάνιων ασθενειών.

Σύμφωνα με το Global Genes, είναι γεγονός ότι σχεδόν το 95% των σπάνιων ασθενειών δεν έχουν περισσότερα φάρμακα για να θεραπεύσουν και να θεραπεύσουν γρηγορότερα. Ωστόσο, χάρη στις καινοτόμες δυνατότητες του AI και του ML. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη φαρμακευτική βιομηχανία θα μεταμορφώσει πλήρως αυτό το σενάριο και θα εξασφαλίσει τα πιο προηγμένα μοντέλα για τον εντοπισμό επικίνδυνων ασθενειών στο πρώιμο στάδιο και θα βελτιώσει τα αποτελέσματα των ασθενών.

#4 Διάγνωση επόμενου επιπέδου 

 

Οι γιατροί μπορούν να χρησιμοποιήσουν προηγμένα συστήματα μηχανικής μάθησης για τη συλλογή, επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης ασθενών. Οι επαγγελματίες υγείας σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν βαθιά εκμάθηση και ML για την ασφαλή αποθήκευση δεδομένων ασθενών στο κεντρικό σύστημα αποθήκευσης ή στο cloud. Ονομάζεται Ηλεκτρονικό Ιατρικό Αρχείο (EMR).

Οι γιατροί μπορεί να αναφέρονται σε αυτά τα αρχεία υγείας όταν χρειάζεται να κατανοήσουν την επίδραση ενός συγκεκριμένου γενετικού χαρακτηριστικού στην υγεία ενός ασθενούς ή πώς το αντιμετωπίζει η ιατρική. Τα συστήματα μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε EMR για να δημιουργήσουν εκτιμήσεις σε πραγματικό χρόνο για διαγνωστικούς σκοπούς και να υποδείξουν την κατάλληλη θεραπεία για τον ασθενή.

As Τεχνολογίες ML είναι σε θέση να επεξεργάζονται και να αναλύουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων γρήγορα, μπορούν να βοηθήσουν στην επιτάχυνση της διαγνωστικής διαδικασίας, σώζοντας έτσι εκατομμύρια ζωές.

 

#5 Πρόβλεψη επιδημίας

Οι φαρμακευτικές εταιρείες και οι βιομηχανίες υγειονομικής περίθαλψης χρησιμοποιούν ML και Τεχνολογίες AI για την παρακολούθηση και την αξιολόγηση της εξάπλωσης των λοιμώξεων παγκοσμίως. Αυτές οι σύγχρονες τεχνολογίες χρησιμοποιούνται για την κατανάλωση δεδομένων που συλλέγονται από διάφορους πόρους, για την ανάλυση αρκετών περιβαλλοντικών, βιολογικών και γεωγραφικών παραγόντων στην υγεία του πληθυσμού διαφορετικών γεωγραφικών περιοχών και για την εξαγωγή πληροφοριών δεδομένων για τη μείωση των επιπτώσεων των επιδημιών στο μέλλον.

Τεχνητή νοημοσύνη και μάθηση μηχανής Τα μοντέλα είναι ιδιαίτερα ωφέλιμα για τις υπανάπτυκτες οικονομίες που δεν διαθέτουν ιατρική υποδομή και οικονομικό πλαίσιο για την καταπολέμηση της εξάπλωσης της μόλυνσης.

Ένα καλό παράδειγμα αυτού είναι το μοντέλο πρόβλεψης επιδημίας ελονοσίας που βασίζεται σε ML, το οποίο χρησιμεύει ως εργαλείο προειδοποίησης για κρούσματα ελονοσίας και βοηθά τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να λάβουν τα καλύτερα μέτρα για την καταπολέμησή της.

#6 Προσδιορισμός κλινικών δοκιμών 

Είναι μια από τις βασικές περιπτώσεις φαρμακευτικής χρήσης για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε υπάρχοντα μοντέλα. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη φαρμακευτική βιομηχανία για τον εντοπισμό υποψηφίων φαρμάκων που βρίσκονται υπό τελικές κλινικές δοκιμές από τεράστια κλινικά δεδομένα βρίσκεται σε άνοδο.

Τεχνητή νοημοσύνη στη Φαρμακευτική Βιομηχανία θα βοηθήσει τις εταιρείες να αναλύσουν χιλιάδες δείγματα μέσα σε λίγα λεπτά και θα καταγράφει αυτόματα δεδομένα που σχετίζονται με τον τρόπο με τον οποίο ανταποκρίνονται οι ασθενείς κατά τη διάρκεια των κλινικών δοκιμών.

Ακολουθούν μερικά πλεονεκτήματα της χρήσης AI στη φαρμακευτική βιομηχανία για κλινικές δοκιμές:

• Εφαρμογές AI ή συστήματα αναλύουν ιστορικά κλινικά δεδομένα
• Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στην παρακολούθηση της απόδοσης των φαρμάκων και στην αξιολόγηση των αντιδράσεων στα φάρμακα
• Με την ενσωμάτωση των τεχνολογιών αναγνώρισης ομιλίας, οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης για φαρμακευτικές ουσίες θα είναι χρήσιμες για την καταγραφή του προφορικού κειμένου των ασθενών κατά τη διάρκεια των φάσεων δοκιμής φαρμάκων. Σημαίνει ότι οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης θα καταγράφουν τις απαντήσεις των ασθενών.

Ως εκ τούτου, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε κλινικές δοκιμές έχει τη δυνατότητα στερέωσης κλινικών δοκιμών και εισαγωγής των ασφαλέστερων φαρμάκων στην αγορά. Είναι επίσης ένα από τα κορυφαίες περιπτώσεις χρήσης για τη μηχανική μάθηση στο Pharma. Η ανάλυση ομιλίας και οι δραστηριότητες παρακολούθησης ασθενών και φαρμάκων σε πραγματικό χρόνο θα γίνουν με ακρίβεια χρησιμοποιώντας τεχνολογίες ML, βαθιάς μάθησης και επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

 

#7 Συμφύσεις και δοσολογία φαρμάκων

 

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στα φαρμακευτικά προϊόντα και την υγειονομική περίθαλψη αυξάνεται με ταχείς ρυθμούς για τον εντοπισμό της σωστής ποσότητας λήψης φαρμάκων για τη διασφάλιση της ασφάλειας των καταναλωτών φαρμάκων. Η τεχνολογία AI θα παρακολουθεί τους ασθενείς κατά τη διάρκεια κλινικών δοκιμών και θα προτείνει τη σωστή ποσότητα δόσης σε τακτά χρονικά διαστήματα.

Αυτές είναι όλες βασικές περιπτώσεις φαρμακευτικής χρήσης για το Embracing AI. Η τεχνητή νοημοσύνη στη φαρμακευτική και την υγειονομική περίθαλψη θα επιταχύνει σίγουρα την αυτοματοποίηση των διαδικασιών και θα αυξήσει την ακρίβεια από ποτέ.

Αυτές οι τάσεις της τεχνητής νοημοσύνης και οι περιπτώσεις χρήσης στα φαρμακευτικά προϊόντα θα βοηθήσουν τις εταιρείες ανάπτυξης φαρμάκων και υγειονομικής περίθαλψης να διασφαλίσουν αποτελεσματικότητα σε γραμμές παραγωγής από άκρο σε άκρο και να προσφέρουν κορυφαία απόδοση ενώπιον του FDA.

Συμπέρασμα

Το πεδίο εφαρμογής του Τεχνητή νοημοσύνη και  μάθηση μηχανής στη φαρμακευτική βιομηχανία φαίνεται πολλά υποσχόμενη στο μέλλον. Οι ευκαιρίες τεχνητής νοημοσύνης για τις φαρμακευτικές εταιρείες είναι αμέτρητες.

Η χρήση εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στα φαρμακευτικά προϊόντα θα εξασφαλίσει λειτουργική αριστεία στον σχεδιασμό της δομής του φαρμάκου, στις διαδικασίες ανάπτυξης φαρμάκων, στην επιλογή ασθενών για κλινικές δοκιμές, στην παρακολούθηση της απόδοσης του φαρμάκου, στον προσδιορισμό της σωστής δοσολογίας κ.λπ.

Ψάχνετε να προσλάβει μια εταιρεία ανάπτυξης AI για την εφαρμογή AI σας;

Οι σύμβουλοι τεχνητής νοημοσύνης και οι προγραμματιστές μας θα σας καθοδηγήσουν στον σωστό δρόμο!

Ας συζητήσουμε

[φόρμα επικοινωνίας-7]

• Coinsmart. Το καλύτερο ανταλλακτήριο Bitcoin και Crypto στην Ευρώπη.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. ΕΛΕΥΘΕΡΗ ΠΡΟΣΒΑΣΗ.
• CryptoHawk. Ραντάρ Altcoin. Δωρεάν δοκιμή.
• Πηγή: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/