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제약 산업에서 인공 지능의 응용

타임 스탬프 : 27 년 2022 월 1 일 오전 00:XNUMX

제약 산업의 AI

인공 지능 (AI) 산업 전반에 걸쳐 광범위한 응용 분야에 사용되는 빠르게 성장하는 기술입니다. 중소기업, 중견기업, 다국적 기업이 사용하고 있습니다. AI 기술 디지털 영역에서 스마트하게 일할 수 있는 역량을 강화합니다.

소매, 전자상거래, 제조 분야와 마찬가지로 AI는 의료 및 제약 분야 전반에서 두각을 나타내고 있습니다. 제약 산업에서 이러한 최신 인공 지능의 힘을 활용하여 회사는 오늘날 제약 부문이 직면하고 있는 중요한 문제 중 일부를 해결하기 위한 혁신적인 방법을 찾고 있습니다.

예. 머신 러닝, 딥 러닝, 예측 분석, 빅 데이터를 사용하는 AI 기반 앱은 제약 패러다임에 급격한 변화를 가져왔습니다.

인공 지능 제약 산업에서는 혁신을 촉진하는 동시에 생산성을 높이고 더 나은 결과를 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다. 또한 제약 산업의 인공 지능은 새롭고 최신 비즈니스 모델을 창출하여 기업에 가치 제안을 제공합니다.

제약 분야의 거의 모든 측면에서 AI 구현을 관찰할 수 있습니다. 신약 발견 및 개발부터 의약품 제조, 공급망 및 마케팅에 이르기까지 AI는 영향력을 발휘합니다. 따라서, 제약 및 의료 분야의 AI 비용 효율적인 운영, 비즈니스 효율성 및 번거로움 없는 신약 승인을 보장합니다. 제약 산업에서의 인공 지능의 이점에 대해서도 자세히 알아봅니다.

의료 분야의 AI 적용

이 기사에서는 제약 부문의 상위 10개 AI 애플리케이션에 대한 간략한 개요를 제공하고자 합니다. 제약 업계 최고의 AI 동향 및 사용 사례를 통해 제약 업계의 급속한 AI 채택을 이해할 수 있습니다.

상의하자

[문의 양식-7]

제약 산업에서 인공 지능의 최고의 응용

# 1 약물 발견 프로세스 및 설계

의약품 설계 및 개발을 위해 제약산업에서 AI의 활용이 증가하고 있습니다. 작은 분자를 만드는 것부터 새로운 생물학적 표적을 결정하는 것까지 AI는 약물 표적 식별 및 검증에서 중요한 역할을 합니다. 이는 다중 표적 약물 혁신과 바이오마커 식별을 위해 매우 정확하고 효율적으로 널리 사용됩니다.

제약 산업의 주요 이점은 AI 약물 테스트 중에 투여되므로 약물 개발 시간이 최소화됩니다. 제약 산업의 인공 지능은 또한 약물 개발자가 임상 시험을 더 빠르게 완료하고 제품을 시장에 출시하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 비용과 시간을 절약하는 개발 프로세스로 이어지며 부작용 없이 환자 치료를 개선할 수 있는 혁신적인 약물을 제공합니다.

예를 들어, 제약 분야의 연구자들은 종단적 EMR 기록(전자 의료 기록) 및 기타 오믹 데이터와 같은 데이터를 사용하여 새로운 항암제를 식별하고 검증할 수 있습니다. ML 및 기타 데이터 분석 알고리즘을 사용하는 AI 시스템은 EMR 데이터에서 통찰력을 추출하고 종양을 잘 치료하는 약물을 설계 및 개발하기 위한 최고의 제제를 만듭니다.

# 2 R & D

전 세계 제약회사에서는 첨단 기술을 사용하고 있습니다. AI 기반 도구 ML 알고리즘을 사용하여 약물 연구, 개발, 혁신 프로세스를 원활하게 진행합니다. 이러한 기술 도구는 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 감지하도록 설계되었습니다. 따라서 제약 산업의 AI는 연구 개발 프로세스와 관련된 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

다양한 질병의 패턴을 연구하고 특정 질병의 특정 증상의 치료에 가장 적합한 복합 제제를 결정하는 능력은 탁월합니다. 제약 산업은 질병이나 의학적 상태를 성공적으로 치료할 가능성이 더 높은 약물의 R & D에 투자 할 수 있습니다.

# 3 질병 예방

제약 조직은 인공 지능 파킨슨병, 알츠하이머병, 희귀질환 치료제 개발을 위해 노력하고 있습니다.

Global Genes에 따르면, 희귀 질환의 거의 95%가 더 빨리 치료하고 완치할 수 있는 더 많은 약물이 없다는 것이 사실입니다. 하지만 AI와 ML의 혁신적인 기능 덕분입니다. 제약 산업에서 AI를 사용하면 이 시나리오가 완전히 바뀌고 위험한 질병을 초기 단계에서 감지하고 환자 결과를 개선하기 위한 가장 진보된 모델이 보장됩니다.

#4 다음 단계 진단 

 

의사는 고급 기계 학습 시스템을 사용하여 환자 건강 관리 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다. 전 세계 의료 전문가들은 딥 러닝과 ML을 사용하여 환자 데이터를 중앙 집중식 스토리지 시스템이나 클라우드에 안전하게 저장하고 있습니다. 전자의무기록(EMR)이라고 합니다.

의사는 특정 유전적 특성이 환자의 건강에 미치는 영향이나 의학이 이를 치료하는 방법을 이해해야 할 때 이러한 건강 기록을 참조할 수 있습니다. 기계 학습 시스템은 EMR에 저장된 데이터를 사용하여 진단 목적을 위한 실시간 추정치를 생성하고 환자에게 적합한 치료법을 나타낼 수 있습니다.

As ML 기술 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석 할 수 있으며 진단 프로세스의 속도를 높여 수백만 명의 생명을 구할 수 있습니다.

 

# 5 전염병 예측

제약 회사와 의료 산업은 ML을 사용하고 인공 지능 기술 전 세계적으로 감염의 확산을 모니터링하고 평가합니다. 이러한 현대 기술은 다양한 자원에서 수집된 데이터를 소비하고, 다양한 지역의 인구 건강에 대한 여러 환경적, 생물학적, 지리적 요인을 분석하고, 향후 전염병의 영향을 줄이기 위한 데이터 통찰력을 도출하는 데 사용됩니다.

인공 지능 및 기계 학습 모델은 감염 확산에 대처하기위한 의료 인프라와 재정적 프레임 워크가 부족한 저개발 경제에 특히 유용합니다.

이에 대한 좋은 예는 ML 기반 말라리아 발생 예측 모델로, 말라리아 발생에 대한 경고 도구 역할을하고 의료 제공자가이를 방지하기 위해 최선의 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다.

의료 분야 AI의 미래

#6 임상시험 식별 

이는 AI를 기존 모델에 수용하기 위한 주요 제약 사용 사례 중 하나입니다. 제약업계에서는 방대한 임상 데이터를 바탕으로 최종 임상시험 중인 약물 후보를 식별하기 위해 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다.

인공 지능 제약 산업 기업은 수천 개의 샘플을 몇 분 만에 분석하고 임상 시험 중에 환자가 반응하는 방식과 관련된 데이터를 자동으로 기록하는 데 도움이 됩니다.

제약 산업에서 임상 시험을 위해 AI를 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

  • AI 애플리케이션 또는 시스템이 과거 임상 데이터를 분석합니다.
  • AI 앱은 약물 성능을 모니터링하고 약물 반응을 평가하는 데 도움이 됩니다.
  • 음성 인식 기술이 통합된 제약용 AI 앱은 약물 시험 단계에서 환자의 구두 텍스트를 녹음하는 데 도움이 될 것입니다. AI 애플리케이션이 환자의 반응을 기록한다는 뜻이다.

따라서 임상시험에서 인공지능을 사용하면 임상시험을 가속화하고 가장 안전한 약물을 시장에 출시할 수 있는 잠재력이 있습니다. 그것은 또한 중 하나입니다 제약 분야의 기계 학습에 대한 주요 사용 사례. 음성 분석과 실시간 환자 및 약물 모니터링 활동은 ML, 딥러닝, 자연어 처리 기술을 사용해 정확하게 수행됩니다.

 

# 7 약물 준수 및 투여 량

 

의약품 소비자의 안전을 보장하기 위해 올바른 약물 섭취량을 식별하기 위해 제약 및 의료 분야에서 AI의 채택이 빠른 속도로 증가하고 있습니다. AI 기술은 임상시험 중에 환자를 모니터링하고 정기적으로 적절한 복용량을 제안합니다.

이는 모두 AI 수용을 위한 주요 제약 사용 사례입니다. 제약 및 의료 분야의 AI는 확실히 프로세스 자동화를 가속화하고 그 어느 때보다 정확성을 높일 것입니다.

이러한 제약 분야의 AI 동향 및 사용 사례는 의약품 개발 및 의료 기업이 엔드투엔드 생산 라인 전반에 걸쳐 효율성을 보장하고 FDA 앞에서 최고의 성능을 제공하는 데 도움이 될 것입니다.

결론

범위 인공 지능 및 기계 학습 제약 산업의 미래 전망은 매우 유망해 보입니다. 제약회사의 AI 기회는 측정할 수 없습니다.

제약 분야에서 AI 애플리케이션을 사용하면 약물 구조 설계, 약물 개발 프로세스, 임상 시험을 위한 환자 선택, 약물 성능 모니터링, 적절한 복용량 식별 등 전반에 걸쳐 운영 우수성이 보장됩니다.

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상의하자

[문의 양식-7]

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