יישומים של בינה מלאכותית בתעשיית הפארמה

AI בתעשיית הפארמה

בינה מלאכותית (AI) היא טכנולוגיה צומחת במהירות המשמשת למגוון רחב של יישומים בתעשיות. חברות קטנות, בינוניות, בינוניות ורב לאומיות משתמשות טכנולוגיית AI ושיפור היכולות שלהם לעבוד חכם בתחום הדיגיטלי הזה.

בדומה למגזרי הקמעונאות, המסחר האלקטרוני והייצור, בינה מלאכותית צוברת בולטות במגזרי הבריאות והפארמה. תוך מינוף הכוח של הבינה המלאכותית המודרנית הזו בתעשיית הפארמה, החברות מוצאות דרכים חדשניות לפתור כמה מהבעיות המשמעותיות איתם מתמודד סקטור הפארמה כיום.

כן. אפליקציות המופעלות על ידי בינה מלאכותית המשתמשות בלמידה חישובית, למידה עמוקה, ניתוח חזוי וביג דאטה הביאו לשינוי קיצוני בפרדיגמה של הפארמה.

אינטליגנציה מלאכותית בתעשיית התרופות יש פוטנציאל לקדם חדשנות, ובו בזמן להגדיל את הפרודוקטיביות ולספק תוצאות טובות יותר. בנוסף, בינה מלאכותית בתעשיית הפארמה מציעה הצעת ערך לחברות על ידי יצירת מודלים עסקיים חדשים ועדכניים.

אתה יכול לצפות ביישום AI כמעט בכל היבט של תחום התרופות. מגילוי ופיתוח תרופות לייצור תרופות ועד לשרשרת אספקה ​​ושיווק, לבינה מלאכותית יש את ההשפעה שלה. לָכֵן, בינה מלאכותית בפרמצבטיקה ובריאות מבטיח תפעול חסכוני, יעילות עסקית ואישורים ללא טרחה לתרופות חדשות. אנו לומדים עוד על היתרונות של בינה מלאכותית גם בתעשיית התרופות.

במאמר זה, ברצוננו לתת לכם סקירה קצרה של 10 יישומי הבינה המלאכותית המובילים במגזר התרופות. המגמות והמקרי שימוש הטובים ביותר של AI בפארמה יאפשרו לך להבין את האימוץ המהיר של AI בפארמה.

בוא נדון

[צור קשר-7]

היישומים הטובים ביותר של בינה מלאכותית בתעשיית התרופות

# 1 תהליך וגילוי תרופות

השימוש בבינה מלאכותית בתעשיית התרופות לתכנון ופיתוח תרופות הולך וגובר. מייצור מולקולות קטנות ועד לקביעת מטרות ביולוגיות חדשות, AI ממלא תפקיד בולט בזיהוי ואימות מטרות תרופות. הוא נמצא בשימוש נרחב לחידוש תרופות מרובות יעדים וזיהוי סמנים ביולוגיים בצורה יעילה ובדיוק רב.

יתרון מרכזי של תעשיית הפארמה הוא שמתי AI ניתנת במהלך בדיקת תרופות, היא ממזערת את זמן פיתוח התרופה. בינה מלאכותית בתעשיית הפארמה תועיל גם למפתחי תרופות כדי לבצע ניסויים קליניים מהר יותר ולהשיק את המוצרים שלהם לשוק לשימוש. זה מוביל לתהליך פיתוח חוסך בעלויות ובזמן וגם הופך את התרופות החדשניות לזמינות לשיפור הטיפול בחולים ללא תופעות לוואי.

לדוגמה, חוקרים בתחום התרופות יכולים לזהות ולאמת תרופות סרטניות חדשות באמצעות נתונים כגון רשומות EMR אורכיות (רשומות רפואיות אלקטרוניות) ונתונים אחרים. מערכות הבינה המלאכותית המשתמשות ב-ML ובאלגוריתמים אחרים של ניתוח נתונים יחלצו תובנות מנתוני EMR וייצרו את הניסוחים הטובים ביותר לתכנון ופיתוח תרופות המרפאות היטב גידולים.

# 2 מו"פ

חברות הפארמה ברחבי העולם משתמשות במתקדם כלים המופעלים על ידי AI ואלגוריתמים של ML כדי להחליק את תהליך המחקר, הפיתוח והחדשנות של התרופות. כלים טכנולוגיים אלו נועדו לזהות דפוסים מורכבים במערכי נתונים גדולים. לכן, AI בתעשיית הפארמה יכול לשמש כדי לפתור בעיות הקשורות לתהליך המחקר והפיתוח.

יכולת זו לחקור דפוסים של מחלות שונות ולקבוע אילו ניסוחים מרוכבים מתאימים ביותר לטיפול בסימפטומים ספציפיים של מחלה מסוימת היא מצוינת. תעשיות פארמה יכולות להשקיע במחקר ופיתוח של תרופות מסוג זה אשר נוטות יותר לטפל בהצלחה במחלה או במצב רפואי.

# 3 מניעת מחלות

ארגוני תרופות יכולים להשתמש אינטליגנציה מלאכותית לפתח תרופות פרקינסון ואלצהיימר ומחלות נדירות מאוד.

לפי Global Genes, עובדה היא שלכמעט 95% מהמחלות הנדירות אין יותר תרופות לטפל ולרפא מהר יותר. עם זאת, הודות ליכולות החדשניות של AI ו-ML. השימוש בבינה מלאכותית בתעשיית התרופות ישנה לחלוטין תרחיש זה ויבטיח את המודלים המתקדמים ביותר לאיתור מחלות מסוכנות בשלב מוקדם ולשיפור תוצאות המטופלים.

#4 אבחון ברמה הבאה 

 

רופאים יכולים להשתמש במערכות למידת מכונה מתקדמות כדי לאסוף, לעבד ולנתח נתוני בריאות של חולים. אנשי מקצוע בתחום הבריאות ברחבי העולם משתמשים בלמידה עמוקה וב-ML כדי לאחסן בצורה מאובטחת נתוני מטופלים במערכת האחסון המרכזית או בענן. זה נקרא רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR).

רופאים עשויים להתייחס לרישומי בריאות אלה כאשר הם צריכים להבין את ההשפעה של תכונה גנטית ספציפית על בריאותו של המטופל או כיצד הרפואה מטפלת בה. מערכות למידת מכונה יכולות להשתמש בנתונים המאוחסנים ב-EMR כדי ליצור הערכות בזמן אמת למטרות אבחון וכדי לציין טיפול מתאים למטופל.

As טכנולוגיות ML מסוגלים לעבד ולנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות, הם יכולים לעזור להאיץ את תהליך האבחון, ובכך להציל מיליוני חיים.

 

# 5 חיזוי מגיפה

חברות פארמה ותעשיות בריאות משתמשות ב- ML ו- טכנולוגיות AI לנטר ולהעריך את התפשטות הזיהומים ברחבי העולם. טכנולוגיות מודרניות אלו משמשות לצריכת נתונים שנאספו ממשאבים שונים, ניתוח מספר גורמים סביבתיים, ביולוגיים וגיאוגרפיים על בריאות האוכלוסייה של אזורים גיאוגרפיים מגוונים, והפקת תובנות נתונים להפחתת השפעתן של מגיפות בעתיד.

בינה מלאכותית ו למידת מכונה מודלים מועילים במיוחד לכלכלות לא מפותחות חסרות תשתית רפואית ומסגרת פיננסית למאבק בהתפשטות הזיהום.

דוגמה טובה לכך היא המודל לחיזוי התפרצות מלריה מבוסס ML, המשמש ככלי אזהרה להתפרצויות מלריה ומסייע לספקי שירותי הבריאות לנקוט בפעולה הטובה ביותר להילחם בה.

#6 זיהוי ניסויים קליניים 

זהו אחד ממקרי השימוש הפרמצבטיים העיקריים לאימוץ AI במודלים קיימים. השימוש בבינה מלאכותית בתעשיית התרופות לזיהוי מועמדים לתרופות שנמצאות בניסויים קליניים סופיים מתוך נתונים קליניים עצומים נמצא במגמת עלייה.

בינה מלאכותית בתעשיית התרופות יסייע לחברות בניתוח אלפי דגימות תוך דקות וירשם אוטומטית נתונים הקשורים לאופן שבו המטופלים מגיבים במהלך ניסויים קליניים.

הנה כמה יתרונות של שימוש בבינה מלאכותית בתעשיית הפארמה לניסויים קליניים:

• יישומי AI או מערכות מנתחות נתונים קליניים היסטוריים
• אפליקציות בינה מלאכותית מסייעות בניטור ביצועי תרופות ובהערכת תגובות לתרופות
• עם השילוב של טכנולוגיות זיהוי דיבור, אפליקציות AI לפארמה יועילו להקלטת טקסט בעל פה של מטופלים במהלך שלבי ניסוי התרופות. זה אומר שיישומי בינה מלאכותית יתעדו את תגובות המטופלים.

מכאן שלשימוש בבינה מלאכותית בניסויים קליניים יש פוטנציאל לחיזוק הניסויים הקליניים ולהחדרת התרופות הבטוחות ביותר לשוק. זה גם אחד מה מקרי שימוש מובילים עבור למידת מכונה בפארמה. ניתוח דיבור ופעילויות ניטור מטופלים ותרופות בזמן אמת ייעשו בצורה מדויקת תוך שימוש בטכנולוגיות ML, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית.

 

# 7 דבקות וסמים במינון

 

האימוץ של AI בתרופות ובריאות הולך וגדל בקצב מהיר לזיהוי הכמות הנכונה של צריכת תרופות כדי להבטיח את בטיחות צרכני התרופות. טכנולוגיית בינה מלאכותית תעקוב אחר חולים במהלך ניסויים קליניים ותציע את הכמות הנכונה של המינון במרווחי זמן קבועים.

כל אלו הם מארזי שימוש פרמצבטיים מרכזיים לאימוץ בינה מלאכותית. בינה מלאכותית בפרמצבטיקה ובריאות בהחלט תאיץ אוטומציה בתהליכים ותגביר דיוק מאי פעם.

מגמות בינה מלאכותית ומקרי שימוש אלו בפארמה יסייעו לחברות פיתוח תרופות ולחברות בריאות בהבטחת יעילות בקווי ייצור מקצה לקצה ובמתן ביצועים מהשורה הראשונה מול ה-FDA.

סיכום

היקף אינטליגנציה מלאכותית ו למידת מכונה בתעשיית הפארמה נראה מאוד מבטיח בעתיד. הזדמנויות AI עבור חברות פארמה אינן ניתנות למדידה.

השימוש ביישומי AI בפארמה יבטיח מצוינות תפעולית בתכנון מבנה התרופה, תהליכי פיתוח תרופות, בחירת מטופלים לניסויים קליניים, ניטור ביצועי התרופה, זיהוי מינון מתאים וכו'.

אתה מסתכל לשכור חברה לפיתוח בינה מלאכותית עבור יישום הבינה המלאכותית שלך?

יועצי ומפתחי הבינה המלאכותית שלנו ילוו אותך בדרך הנכונה!

בוא נדון

[צור קשר-7]

• Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה חופשית.
• CryptoHawk. רדאר אלטקוין. ניסיון חינם.
• מקור: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/