Tekoälyn sovellukset lääketeollisuudessa

Tekoäly lääketeollisuudessa

Keinotekoinen älykkyys (AI) on nopeasti kasvava teknologia, jota käytetään monenlaisiin sovelluksiin eri toimialoilla. Pienet, keskisuuret, keskisuuret ja monikansalliset yritykset käyttävät AI-tekniikkaa ja parantaa heidän kykyään toimia älykkäästi tällä digitaalisella alalla.

Vähittäiskaupan, sähköisen kaupankäynnin ja valmistussektorin tavoin tekoäly on saamassa näkyvyyttä terveydenhuollon ja lääketeollisuuden aloilla. Hyödyntämällä tämän modernin tekoälyn tehoa lääketeollisuudessa, yritykset etsivät innovatiivisia tapoja ratkaista joitakin merkittäviä ongelmia, joita lääkealalla on nykyään edessään.

Joo. Tekoälykäyttöiset sovellukset, jotka käyttävät koneoppimista, syväoppimista, ennakoivaa analytiikkaa ja big dataa, ovat tuoneet radikaalin muutoksen lääketieteen paradigmaan.

Tekoäly Lääketeollisuudessa on potentiaalia edistää innovaatioita ja samalla lisätä tuottavuutta ja tuottaa parempia tuloksia. Lisäksi lääketeollisuuden tekoäly tarjoaa yrityksille arvolupauksen luomalla uusia ja uusimpia liiketoimintamalleja.

Voit tarkkailla tekoälyn toteutusta lähes kaikilla lääkealan osa-alueilla. Tekoälyllä on vaikutustaan ​​lääkekehityksestä ja -kehityksestä lääkevalmistukseen toimitusketjuun ja markkinointiin. Siten, Tekoäly lääketeollisuudessa ja terveydenhuollossa varmistaa kustannustehokkaan toiminnan, liiketoiminnan tehokkuuden ja vaivattoman uusien lääkkeiden hyväksynnän. Opimme lisää tekoälyn eduista myös lääketeollisuudessa.

Tässä artikkelissa haluamme antaa sinulle lyhyen yleiskatsauksen lääkealan 10 parhaasta tekoälysovelluksesta. Nämä parhaat tekoälytrendit ja -käyttötapaukset lääkealalla auttavat sinua ymmärtämään tekoälyn nopeaa käyttöönottoa lääketeollisuudessa.

Keskustellaan

[yhteystietolomake-7]

Tekoälyn parhaat sovellukset lääketeollisuudessa

# 1 Huumeiden etsintäprosessi ja suunnittelu

Tekoälyn käyttö lääketeollisuudessa lääkkeiden suunnittelussa ja kehittämisessä lisääntyy. Tekoälyllä on merkittävä rooli lääkekohteiden tunnistamisessa ja validoinnissa pienten molekyylien valmistamisesta uusien biologisten kohteiden määrittämiseen. Sitä käytetään laajasti usean kohteen lääkeinnovaatioihin ja biomarkkerien tunnistamiseen tehokkaasti ja suurella tarkkuudella.

Lääketeollisuuden merkittävä etu on, että milloin AI annetaan lääketestauksen aikana, se minimoi lääkkeen kehitysajan. Lääketeollisuuden tekoäly hyödyttää myös lääkekehittäjiä, jotta he voivat suorittaa kliiniset tutkimukset nopeammin ja tuoda tuotteensa markkinoille käyttöön. Se johtaa kustannuksia ja aikaa säästävään kehitysprosessiin ja tarjoaa myös innovatiiviset lääkkeet potilaan hoidon parantamiseen ilman sivuvaikutuksia.

Esimerkiksi lääkealan tutkijat voivat tunnistaa ja todentaa uusia syöpälääkkeitä käyttämällä tietoja, kuten pitkittäissuuntaisia ​​EMR-tietueita (Electronic Medical Records) ja muita omillisia tietoja. Tekoälyjärjestelmät, jotka käyttävät ML- ja muita data-analyyttisiä algoritmeja, poimivat oivalluksia EMR-tiedoista ja luovat parhaat formulaatiot suunnitella ja kehittää lääkkeitä, jotka parantavat kasvaimia hyvin.

# 2 T & K

Lääkeyritykset ympäri maailmaa käyttävät edistyneitä Tekoälyllä toimivat työkalut ja ML-algoritmit tasoittaakseen lääketutkimus-, kehitys- ja innovaatioprosessia. Nämä teknologiatyökalut on suunniteltu havaitsemaan monimutkaisia ​​kuvioita suurissa tietojoukoissa. Siksi tekoälyä lääketeollisuudessa voidaan käyttää ratkaisemaan tutkimus- ja kehitysprosessiin liittyviä ongelmia.

Tämä kyky tutkia eri sairauksien malleja ja määrittää yhdistelmävalmisteet, jotka soveltuvat parhaiten tietyn taudin spesifisten oireiden hoitoon, on erinomainen. Lääketeollisuus voi investoida sellaisten lääkkeiden tutkimukseen ja kehitykseen, jotka todennäköisemmin hoitavat tautia tai sairautta onnistuneesti.

# 3 Sairauksien ehkäisy

Lääkeorganisaatiot voivat käyttää Tekoäly kehittää lääkkeitä Parkinsonin ja Alzheimerin tautiin sekä erittäin harvinaisiin sairauksiin.

Global Genesin mukaan on tosiasia, että lähes 95 prosentilla harvinaisista sairauksista ei ole enempää lääkkeitä, joita voitaisiin hoitaa ja parantaa nopeammin. Kuitenkin, kiitos tekoälyn ja ML:n innovatiivisten ominaisuuksien. Tekoälyn käyttö lääketeollisuudessa muuttaa tämän skenaarion täysin ja varmistaa edistyneimmät mallit vaarallisten sairauksien havaitsemiseen varhaisessa vaiheessa ja parantaa potilaiden tuloksia.

#4 Seuraavan tason diagnoosi 

 

Lääkärit voivat käyttää kehittyneitä koneoppimisjärjestelmiä potilaan terveydenhuoltotietojen keräämiseen, käsittelemiseen ja analysoimiseen. Terveydenhuollon ammattilaiset ympäri maailmaa käyttävät syväoppimista ja ML:ää tallentaakseen potilastiedot turvallisesti keskitettyyn tallennusjärjestelmään tai pilveen. Sitä kutsutaan Electronic Medical Records (EMR).

Lääkärit voivat viitata näihin terveystietoihin, kun heidän on ymmärrettävä tietyn geneettisen ominaisuuden vaikutus potilaan terveyteen tai miten lääketiede hoitaa sitä. Koneoppimisjärjestelmät voivat käyttää EMR:iin tallennettuja tietoja reaaliaikaisten arvioiden luomiseen diagnostisia tarkoituksia varten ja sopivan hoidon osoittamiseen potilaalle.

As ML-tekniikat pystyvät käsittelemään ja analysoimaan suuria määriä tietoja nopeasti, ne voivat auttaa nopeuttamaan diagnostiikkaprosessia ja pelastamaan miljoonia ihmishenkiä.

 

# 5 epidemian ennustus

Lääkeyritykset ja terveydenhuollon yritykset käyttävät ML: ää ja AI-teknologiat seurata ja arvioida infektioiden leviämistä maailmanlaajuisesti. Näitä moderneja teknologioita käytetään eri resursseista kerätyn tiedon kuluttamiseen, useiden ympäristöllisten, biologisten ja maantieteellisten tekijöiden analysointiin eri maantieteellisten alueiden väestön terveyteen sekä tietonäkemysten johtamiseen epidemioiden vaikutusten vähentämiseksi tulevaisuudessa.

Tekoäly ja koneoppiminen mallit ovat erityisen hyödyllisiä heikosti kehittyneille talouksille, joilla ei ole lääketieteellistä infrastruktuuria ja rahoituskehystä infektioiden leviämisen torjumiseksi.

Hyvä esimerkki tästä on ML-pohjainen malarian taudin ennustemalli, joka toimii varoitustyökaluna malarian puhkeamiseen ja auttaa terveydenhuollon tarjoajia toteuttamaan parhaat toimet sen torjumiseksi.

#6 Kliinisten kokeiden tunnistaminen 

Se on yksi tärkeimmistä lääkekäyttötapauksista tekoälyn sisällyttämiseksi olemassa oleviin malleihin. Tekoälyn käyttö lääketeollisuudessa sellaisten lääkekandidaattien tunnistamiseen, jotka ovat lopullisissa kliinisissä kokeissa laajan kliinisen tiedon perusteella, on kasvussa.

Tekoäly lääketeollisuudessa auttaa yrityksiä analysoimaan tuhansia näytteitä minuuteissa ja kirjaa automaattisesti tiedot siitä, miten potilaat reagoivat kliinisten tutkimusten aikana.

Tässä on muutamia etuja tekoälyn käytöstä lääketeollisuudessa kliinisissä kokeissa:

• AI-sovellukset tai järjestelmät analysoivat historiallisia kliinisiä tietoja
• Tekoälysovellukset auttavat seuraamaan lääkkeiden tehoa ja arvioimaan lääkevasteita
• Puheentunnistustekniikoiden integroinnin ansiosta farmaseuttiset tekoälysovellukset ovat hyödyllisiä potilaiden suullisen tekstin tallentamisessa lääkekokeiluvaiheiden aikana. Se tarkoittaa, että tekoälysovellukset tallentavat potilaiden vastaukset.

Näin ollen tekoälyn käyttö kliinisissä kokeissa voi vauhdittaa kliinisiä tutkimuksia ja tuoda markkinoille turvallisimpia lääkkeitä. Se on myös yksi niistä Pharman koneoppimisen suosituimmat käyttötapaukset. Puheanalyysi ja reaaliaikainen potilas- ja lääkevalvonta suoritetaan tarkasti käyttämällä ML-, syväoppimis- ja luonnollisen kielen käsittelytekniikoita.

 

# 7 Huumeiden noudattaminen ja annostelu

 

Tekoälyn käyttöönotto lääketeollisuudessa ja terveydenhuollossa lisääntyy nopeasti oikean lääkemäärän tunnistamiseksi lääkkeiden kuluttajien turvallisuuden varmistamiseksi. Tekoälyteknologia tarkkailee potilaita kliinisten kokeiden aikana ja ehdottaa oikeaa annostusta säännöllisin väliajoin.

Nämä ovat kaikki keskeisiä farmaseuttisia käyttötapauksia embracing AI:lle. Tekoäly lääketeollisuudessa ja terveydenhuollossa nopeuttaa varmasti prosessien automatisointia ja lisää tarkkuutta kuin koskaan ennen.

Nämä tekoälytrendit ja -käyttötapaukset lääketeollisuudessa auttavat lääkekehitys- ja terveydenhuoltoyrityksiä varmistamaan tehokkuuden päästä päähän -tuotantolinjoilla ja tarjoamaan huippuluokan suorituskykyä FDA:n edessä.

Yhteenveto

Soveltamisala Tekoäly ja koneoppiminen lääketeollisuudessa näyttää erittäin lupaavalta tulevaisuudessa. Lääkeyritysten tekoälymahdollisuudet ovat mittaamattomia.

Tekoälysovellusten käyttö lääketeollisuudessa varmistaa toiminnan erinomaisuuden lääkerakenteen suunnittelussa, lääkekehitysprosesseissa, potilaiden valinnassa kliinisiin tutkimuksiin, lääkkeiden tehokkuuden seurantaan, oikean annostuksen tunnistamiseen jne.

Haluatko palkata tekoälykehitysyritys AI-sovelluksellesi?

Tekoälykonsulttimme ja -kehittäjämme opastavat sinua oikealle tielle!

Keskustellaan

[yhteystietolomake-7]

• Coinsmart. Euroopan paras Bitcoin- ja kryptopörssi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. VAPAA PÄÄSY.
• CryptoHawk. Altcoinin tutka. Ilmainen kokeilu.
• Lähde: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/