A mesterséges intelligencia alkalmazásai a gyógyszeriparban

AI a gyógyszeriparban

Mesterséges intelligencia (AI) egy gyorsan növekvő technológia, amelyet számos iparágban használnak. Kis, közepes méretű, közepes méretű és multinacionális cégek használják AI technológia és fejlesztik képességeiket, hogy intelligensen dolgozhassanak ebben a digitális szférában.

A kiskereskedelemhez, az e-kereskedelemhez és a gyártási ágazatokhoz hasonlóan a mesterséges intelligencia egyre inkább előtérbe kerül az egészségügyi és gyógyszerészeti ágazatokban. E modern mesterséges intelligencia erejét a gyógyszeriparban kihasználva a vállalatok innovatív módszereket találnak a gyógyszerszektor előtt álló jelentős problémák megoldására.

Igen. A gépi tanulást, a mély tanulást, a prediktív elemzést és a big data-t használó mesterséges intelligencia alapú alkalmazások radikális változást hoztak a gyógyszerészet paradigmájában.

Mesterséges intelligencia a gyógyszeriparban képes előmozdítani az innovációt, miközben növeli a termelékenységet és jobb eredményeket biztosít. Ezenkívül a mesterséges intelligencia a gyógyszeriparban értékajánlatot kínál a vállalatok számára azáltal, hogy új és legújabb üzleti modelleket hoz létre.

Az AI megvalósítása a gyógyszerészet szinte minden területén megfigyelhető. A gyógyszerkutatástól és -fejlesztéstől kezdve a gyógyszergyártáson át az ellátási láncig és a marketingig az AI megvan a maga hatása. Ennélfogva, AI a gyógyszerészetben és az egészségügyben biztosítja a költséghatékony működést, az üzleti hatékonyságot és az új gyógyszerek problémamentes jóváhagyását. Többet megtudunk a mesterséges intelligencia előnyeiről a gyógyszeriparban is.

Ebben a cikkben szeretnénk egy rövid áttekintést adni a 10 legnépszerűbb mesterséges intelligencia alkalmazásról a gyógyszeriparban. Ezek a legjobb mesterséges intelligencia-trendek és felhasználási esetek a gyógyszerészet területén, lehetővé teszik, hogy megértse a mesterséges intelligencia gyors elterjedését a gyógyszerészetben.

Beszéljük meg

[kapcsolatfelvételi űrlap-7]

A mesterséges intelligencia legjobb alkalmazásai a gyógyszeriparban

#1 Gyógyszerfelderítési folyamat és tervezés

A mesterséges intelligencia alkalmazása a gyógyszeriparban növekszik a gyógyszerek tervezésére és fejlesztésére. A kis molekulák készítésétől az új biológiai célpontok meghatározásáig az AI kiemelkedő szerepet játszik a gyógyszercélpontok azonosításában és validálásában. Széles körben használják a többcélú gyógyszerinnovációra és a biomarkerek hatékony azonosítására, nagy pontossággal.

A gyógyszeripar egyik fő előnye, hogy mikor AI gyógyszerteszt során adják be, minimalizálja a gyógyszerfejlesztési időt. A mesterséges intelligencia a gyógyszeriparban a gyógyszerfejlesztők számára is előnyös lesz, mivel gyorsabban tudják elvégezni a klinikai vizsgálatokat és piacra dobják termékeiket felhasználás céljából. Költség- és időtakarékos fejlesztési folyamathoz vezet, valamint elérhetővé teszi az innovatív gyógyszereket a betegellátás javítására mellékhatások nélkül.

Például a gyógyszerészeti kutatók azonosíthatják és ellenőrizhetik az új rákgyógyszereket olyan adatok felhasználásával, mint a longitudinális EMR-rekordok (Electronic Medical Records) és más ómikus adatok. Az ML-t és más adatelemző algoritmusokat használó AI-rendszerek betekintést nyernek az EMR-adatokból, és elkészítik a legjobb készítményeket a daganatokat jól gyógyító gyógyszerek tervezéséhez és fejlesztéséhez.

#2 K+F

A gyógyszercégek szerte a világon használnak fejlett AI-meghajtású eszközök és ML algoritmusok a gyógyszerkutatási, -fejlesztési és innovációs folyamat simítására. Ezeket a technológiai eszközöket arra tervezték, hogy nagy adathalmazokban összetett mintákat észleljenek. Ezért az AI a gyógyszeriparban felhasználható a kutatási és fejlesztési folyamattal kapcsolatos problémák megoldására.

Ez a képesség a különböző betegségek mintázatainak tanulmányozására és annak meghatározására, hogy egy adott betegség specifikus tüneteinek kezelésére mely összetett készítmények a legalkalmasabbak, kiváló. A gyógyszeripar befektethet olyan gyógyszerek kutatásába és fejlesztésébe, amelyek nagyobb valószínűséggel képesek sikeresen kezelni egy betegséget vagy egészségügyi állapotot.

#3 Betegségmegelőzés

A gyógyszerészeti szervezetek használhatják Mesterséges intelligencia Parkinson- és Alzheimer-kór és nagyon ritka betegségek kezelésére szolgáló gyógyszerek kifejlesztésére.

A Global Genes szerint tény, hogy a ritka betegségek csaknem 95%-a nem rendelkezik több gyógyszerrel a kezeléshez és a gyorsabb gyógyításhoz. Az AI és az ML innovatív képességeinek köszönhetően azonban. A mesterséges intelligencia gyógyszeriparban történő alkalmazása teljesen átalakítja ezt a forgatókönyvet, és biztosítja a legfejlettebb modelleket a veszélyes betegségek korai stádiumban történő kimutatására, valamint javítja a betegek kimenetelét.

#4 Következő szintű diagnózis 

 

Az orvosok fejlett gépi tanulási rendszereket használhatnak a betegek egészségügyi adatainak összegyűjtésére, feldolgozására és elemzésére. Az egészségügyi szakemberek szerte a világon mély tanulást és ML-t használnak a betegek adatainak biztonságos tárolására a központi tárolórendszerben vagy a felhőben. Ezt elektronikus orvosi nyilvántartásnak (EMR) hívják.

Az orvosok hivatkozhatnak ezekre az egészségügyi feljegyzésekre, amikor meg kell érteniük egy adott genetikai tulajdonság hatását a beteg egészségére, vagy azt, hogy az orvostudomány hogyan kezeli azt. A gépi tanulási rendszerek az EMR-ekben tárolt adatok segítségével valós idejű becsléseket generálhatnak diagnosztikai célokra, és jelezhetik a megfelelő kezelést a páciens számára.

As ML technológiák nagy mennyiségű adat gyors feldolgozására és elemzésére képesek, felgyorsíthatják a diagnosztikai folyamatot, ezáltal életek millióit menthetik meg.

 

#5 Járvány-előrejelzés

A gyógyszeripari cégek és az egészségügyi iparágak ML és AI technológiák a fertőzések világszerte terjedésének nyomon követésére és felmérésére. Ezeket a modern technológiákat a különböző forrásokból gyűjtött adatok felhasználására, a különböző földrajzi régiók népességének egészségi állapotára vonatkozó környezeti, biológiai és földrajzi tényezők elemzésére, valamint a járványok jövőbeli hatásainak csökkentésére szolgáló adatbetekintések levonására használják.

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás A modellek különösen előnyösek az olyan fejletlen gazdaságok számára, amelyek nem rendelkeznek egészségügyi infrastruktúrával és pénzügyi kerettel a fertőzések terjedésének leküzdésére.

Jó példa erre az ML-alapú maláriajárvány-előrejelzési modell, amely figyelmeztető eszközként szolgál a maláriajárványok kitörésére, és segít az egészségügyi szolgáltatóknak megtenni a legjobb lépéseket a leküzdés érdekében.

#6 A klinikai vizsgálatok azonosítása 

Ez az egyik kulcsfontosságú gyógyszerészeti felhasználási eset az AI meglévő modellekbe való beépítésére. Egyre növekszik a mesterséges intelligencia alkalmazása a gyógyszeriparban a végső klinikai vizsgálatok alatt álló gyógyszerjelöltek azonosítására, hatalmas klinikai adatok alapján.

Mesterséges Intelligencia a gyógyszeriparban segít a vállalatoknak több ezer minta percek alatti elemzésében, és automatikusan naplózza a betegek klinikai vizsgálatok során adott reakcióira vonatkozó adatokat.

Íme néhány előnye a mesterséges intelligencia alkalmazásának a gyógyszeriparban a klinikai vizsgálatok során:

• AI alkalmazások vagy rendszerek elemzik a korábbi klinikai adatokat
• Az AI-alkalmazások segítenek a kábítószer-teljesítmény nyomon követésében és a gyógyszerre adott válaszok értékelésében
• A beszédfelismerő technológiák integrálásával az AI-alkalmazások a Pharma számára hasznosak lesznek a betegek szóbeli szövegének rögzítésében a gyógyszervizsgálati fázisok során. Ez azt jelenti, hogy az AI-alkalmazások rögzítik a betegek válaszait.

Ennélfogva a mesterséges intelligencia klinikai vizsgálatokban való alkalmazása potenciálisan meggyorsítja a klinikai vizsgálatokat, és a legbiztonságosabb gyógyszereket hozza a piacra. Ez is az egyik A Machine Learning in Pharma legnépszerűbb használati esetei. A beszédelemzés, valamint a valós idejű beteg- és gyógyszermonitorozási tevékenységek pontosan ML, mélytanulási és természetes nyelvi feldolgozási technológiák segítségével történnek.

 

# 7 A gyógyszer betartása és adagolása

 

A mesterséges intelligencia elterjedése a gyógyszeriparban és az egészségügyben gyors ütemben növekszik a gyógyszerfogyasztók biztonságának szavatolása érdekében bevitt megfelelő mennyiségű gyógyszer azonosítása érdekében. A mesterséges intelligencia technológia figyeli a betegeket a klinikai vizsgálatok során, és rendszeres időközönként javasolja a megfelelő adagolást.

Ezek mind kulcsfontosságú gyógyszerészeti felhasználási esetek az AI befogadásához. A Pharmaceuticals and Healthcare területén a mesterséges intelligencia határozottan felgyorsítja a folyamatok automatizálását, és minden eddiginél nagyobb pontosságot biztosít.

Ezek a mesterséges intelligencia-trendek és felhasználási esetek a gyógyszeriparban segíteni fogják a gyógyszerfejlesztő és egészségügyi vállalatokat abban, hogy biztosítsák a hatékonyságot a végpontokig terjedő gyártósorokon, és csúcsminőségű teljesítményt nyújtsanak az FDA előtt.

Következtetés

A Mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a gyógyszeripar nagyon ígéretesnek tűnik a jövőben. Az AI lehetőségei a gyógyszergyártó cégek számára mérhetetlenek.

A mesterséges intelligencia-alkalmazások alkalmazása a gyógyszeriparban biztosítja a kiváló működést a gyógyszerszerkezet-tervezés, a gyógyszerfejlesztési folyamatok, a betegek klinikai vizsgálatokra való kiválasztása, a gyógyszer teljesítményének nyomon követése, a megfelelő adagolás meghatározása stb.

Szeretné béreljen fel egy AI-fejlesztő céget az AI alkalmazásodhoz?

AI tanácsadóink és fejlesztőink elvezetik Önt a helyes útra!

Beszéljük meg

[kapcsolatfelvételi űrlap-7]

• Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
• Forrás: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/