Tehisintellekti rakendused ravimitööstuses

AI farmaatsiatööstuses

Tehisintellekt (AI) on kiiresti kasvav tehnoloogia, mida kasutatakse paljudes tööstusharudes paljudes rakendustes. Kasutavad väikesed, keskmise suurusega, keskmise suurusega ja rahvusvahelised ettevõtted AI tehnoloogia ja suurendada nende võimet selles digivaldkonnas nutikalt töötada.

Sarnaselt jaemüügi-, e-kaubanduse ja tootmissektoriga on tehisintellekt tõusmas tervishoiu- ja farmaatsiasektorites esile. Kasutades ära selle kaasaegse tehisintellekti jõudu farmaatsiatööstuses, leiavad ettevõtted uuenduslikke viise, kuidas lahendada mõned olulised probleemid, millega farmaatsia sektor täna silmitsi seisab.

Jah. AI-toega rakendused, mis kasutavad masinõpet, süvaõpet, ennustavat analüütikat ja suurandmeid, on toonud kaasa radikaalse nihke ravimi paradigmas.

tehisintellekti Farmaatsiatööstuses on potentsiaal edendada innovatsiooni, suurendades samal ajal tootlikkust ja pakkudes paremaid tulemusi. Lisaks pakub tehisintellekt farmaatsiatööstuses ettevõtetele väärtuspakkumist, luues uusi ja uusimaid ärimudeleid.

AI rakendamist saate jälgida peaaegu kõigis farmaatsiavaldkonna aspektides. Tehisintellektil on oma mõju alates ravimite avastamisest ja arendamisest kuni ravimite tootmiseni kuni tarneahela ja turustamiseni. Seega AI farmaatsias ja tervishoius tagab kulutõhusa toimimise, äritegevuse efektiivsuse ja uute ravimite probleemideta heakskiidu. Saame rohkem teada tehisintellekti eelistest ka ravimitööstuses.

Selles artiklis tahaksime anda teile lühikese ülevaate 10 parimast AI-rakendusest farmaatsiasektoris. Need parimad AI suundumused ja kasutusjuhtumid farmaatsias aitavad teil mõista tehisintellekti kiiret kasutuselevõttu farmaatsias.

Arutame läbi

[kontaktivorm-7]

Tehisintellekti parimad rakendused farmaatsiatööstuses

Nr 1 ravimite avastamise protsess ja disain

Tehisintellekti kasutamine farmaatsiatööstuses ravimite väljatöötamiseks ja arendamiseks kasvab. Alates väikeste molekulide valmistamisest kuni uute bioloogiliste sihtmärkide määramiseni mängib AI olulist rolli ravimi sihtmärkide tuvastamisel ja valideerimisel. Seda kasutatakse laialdaselt mitme sihtmärgiga ravimite innovatsiooniks ja biomarkerite tuvastamiseks tõhusal viisil ja suure täpsusega.

Farmaatsiatööstuse peamine eelis on see, et millal AI manustatakse ravimitestimise ajal, see vähendab ravimi väljatöötamise aega. Farmaatsiatööstuse tehisintellekt on kasulik ka ravimiarendajatele, et nad saaksid kiiremini kliinilisi katseid läbi viia ja oma tooteid turule tuua. See toob kaasa kulusid ja aega säästva arendusprotsessi ning teeb kättesaadavaks ka uuenduslikud ravimid, mis parandavad patsientide ravi ilma kõrvalmõjudeta.

Näiteks saavad farmaatsiavaldkonna teadlased tuvastada ja kontrollida uusi vähiravimeid, kasutades selliseid andmeid nagu pikisuunalised EMR-kirjed (elektroonilised tervisekaardid) ja muud omilised andmed. ML-i ja muid andmeanalüüsi algoritme kasutavad tehisintellektisüsteemid ammutavad EMR-i andmetest teadmisi ja loovad parimad ravimvormid kasvajaid hästi ravivate ravimite kavandamiseks ja arendamiseks.

#2 Teadus- ja arendustegevus

Farmaatsiaettevõtted kogu maailmas kasutavad täiustatud Tehisintellekti abil töötavad tööriistad ja ML-algoritmid ravimite uurimis-, arendus- ja innovatsiooniprotsessi sujuvamaks muutmiseks. Need tehnoloogilised tööriistad on loodud keeruliste mustrite tuvastamiseks suurtes andmekogumites. Seetõttu saab farmaatsiatööstuses tehisintellekti kasutada uurimis- ja arendusprotsessiga seotud probleemide lahendamiseks.

See võime uurida erinevate haiguste mustreid ja määrata, millised liitpreparaadid sobivad kõige paremini konkreetse haiguse spetsiifiliste sümptomite raviks, on suurepärane. Farmaatsiatööstused saavad investeerida selliste ravimite uurimis- ja arendustegevusse, mis tõenäoliselt ravivad haigust või haigusseisundit edukalt.

# 3 Haiguste ennetamine

Farmaatsiaorganisatsioonid võivad kasutada tehisintellekti välja töötada ravimeid Parkinsoni ja Alzheimeri tõve ning väga haruldaste haiguste vastu.

Globaalsete geenide järgi on tõsiasi, et peaaegu 95% haruldastest haigustest ei ole rohkem ravimeid, mida saaks kiiremini ravida ja ravida. Küll aga tänu AI ja ML uuenduslikele võimalustele. Tehisintellekti kasutamine farmaatsiatööstuses muudab selle stsenaariumi täielikult ja tagab kõige arenenumad mudelid ohtlike haiguste tuvastamiseks varases staadiumis ja parandab patsientide tulemusi.

#4 Järgmise taseme diagnoos 

 

Arstid saavad kasutada täiustatud masinõppesüsteeme patsientide tervishoiuandmete kogumiseks, töötlemiseks ja analüüsimiseks. Tervishoiutöötajad kogu maailmas kasutavad süvaõpet ja ML-i, et hoida patsiendi andmeid turvaliselt tsentraliseeritud salvestussüsteemis või pilves. Seda nimetatakse elektroonilisteks meditsiinilisteks dokumentideks (EMR).

Arstid võivad viidata nendele tervisekaartidele, kui neil on vaja mõista konkreetse geneetilise tunnuse mõju patsiendi tervisele või seda, kuidas meditsiin seda ravib. Masinõppesüsteemid saavad kasutada EMR-i salvestatud andmeid, et luua diagnostilistel eesmärkidel reaalajas hinnanguid ja näidata patsiendile sobivat ravi.

As ML tehnoloogiad on võimelised kiiresti töötlema ja analüüsima suuri andmemahtusid, võivad need aidata kiirendada diagnostikaprotsessi, säästes seeläbi miljoneid elusid.

 

# 5 Epideemia ennustamine

Farmaatsiaettevõtted ja tervishoiutööstused kasutavad ML ja AI-tehnoloogia jälgida ja hinnata nakkuste levikut kogu maailmas. Neid kaasaegseid tehnoloogiaid kasutatakse erinevatest ressurssidest kogutud andmete tarbimiseks, mitmete keskkonna-, bioloogiliste ja geograafiliste tegurite analüüsimiseks erinevate geograafiliste piirkondade rahvastiku tervise kohta ning andmete saamiseks, et vähendada epideemiate mõju tulevikus.

Tehisintellekt ja masinõpe mudelid on eriti kasulikud vähearenenud majandustele, kus puudub meditsiiniline infrastruktuur ja finantsraamistik nakkuste leviku tõkestamiseks.

Hea näide selle kohta on ML-põhine malaaria puhangute prognoosimudel, mis toimib hoiatusvahendina malaaria puhangute korral ja aitab tervishoiuteenuse osutajatel võtta selle vastu võitlemiseks parimaid meetmeid.

#6 Kliiniliste uuringute tuvastamine 

See on üks peamisi farmaatsiakasutusjuhtumeid tehisintellekti kaasamiseks olemasolevatesse mudelitesse. Tehisintellekti kasutamine farmaatsiatööstuses laiaulatuslike kliiniliste andmete põhjal viimaste kliiniliste uuringute käigus olevate ravimikandidaatide tuvastamiseks kasvab.

Tehisintellekt farmaatsiatööstuses aitab ettevõtetel analüüsida tuhandeid proove minutitega ja logib automaatselt andmeid, mis on seotud patsientide reageerimisega kliiniliste uuringute ajal.

Siin on mõned AI kasutamise eelised farmaatsiatööstuses kliinilistes uuringutes:

• AI rakendused või süsteemid analüüsivad ajaloolisi kliinilisi andmeid
• AI-rakendused aitavad jälgida ravimite toimivust ja hinnata ravimite vastuseid
• Kõnetuvastustehnoloogiate integreerimisega on farmaatsia jaoks mõeldud AI-rakendused abiks patsientide suulise teksti salvestamisel ravimikatsetuse faasis. See tähendab, et tehisintellekti rakendused salvestavad patsientide vastused.

Seega võib tehisintellekti kasutamine kliinilistes uuringutes kiirendada kliinilisi uuringuid ja tuua turule kõige ohutumad ravimid. See on ka üks Pharma masinõppe populaarseimad kasutusjuhtumid. Kõneanalüüs ning patsientide ja ravimite reaalajas jälgimise toimingud tehakse täpselt, kasutades ML, süvaõppe ja loomuliku keele töötlemise tehnoloogiaid.

 

# 7 ravimite järgimine ja annustamine

 

Tehisintellekti kasutuselevõtt farmaatsia- ja tervishoiuvaldkonnas kasvab kiiresti, et teha kindlaks õige ravimikogus, et tagada ravimitarbijate ohutus. AI-tehnoloogia jälgib patsiente kliiniliste uuringute ajal ja soovitab korrapäraste ajavahemike järel õiget annust.

Need on kõik peamised farmaatsiakasutusjuhtumid AI omaksvõtmiseks. AI farmaatsia- ja tervishoiuvaldkonnas kiirendab kindlasti protsesside automatiseerimist ja suurendab täpsust kui kunagi varem.

Need tehisintellekti suundumused ja kasutusjuhtumid farmaatsia vallas aitavad ravimiarendus- ja tervishoiuettevõtetel tagada tõhususe kõikidel tootmisliinidel ja pakkuda FDA ees tipptasemel jõudlust.

Järeldus

Reguleerimisala tehisintellekti ja masinõpe farmaatsiatööstuses tundub tulevik väga paljutõotav. AI võimalused farmaatsiaettevõtete jaoks on mõõtmatud.

Tehisintellekti rakenduste kasutamine farmaatsias tagab toimimise tipptasemel ravimistruktuuri kavandamisel, ravimiarendusprotsessidel, patsientide kliinilisteks uuringuteks valimisel, ravimite toimivuse jälgimisel, õigete annuste määramisel jne.

Kas otsite palgata AI arendusettevõte teie AI rakenduse jaoks?

Meie tehisintellekti konsultandid ja arendajad juhatavad teid õigele teele!

Arutame läbi

[kontaktivorm-7]

• Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
• CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
• Allikas: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/