Zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym

Sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym

Artificial Intelligence (AI) to szybko rozwijająca się technologia, która jest wykorzystywana w szerokim zakresie zastosowań w różnych gałęziach przemysłu. Korzystają z nich małe, średnie, średnie i międzynarodowe firmy Technologia AI i zwiększanie ich zdolności do inteligentnej pracy w sferze cyfrowej.

Podobnie jak sektor handlu detalicznego, handlu elektronicznego i sektora produkcyjnego, sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu w sektorach opieki zdrowotnej i farmacji. Wykorzystując możliwości nowoczesnej sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym, firmy znajdują innowacyjne sposoby rozwiązania niektórych istotnych problemów, przed którymi stoi dziś sektor farmaceutyczny.

Tak. Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, wykorzystujące uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, analizę predykcyjną i duże zbiory danych, przyniosły radykalną zmianę paradygmatu w branży farmaceutycznej.

sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym ma potencjał promowania innowacji, jednocześnie zwiększając produktywność i zapewniając lepsze wyniki. Ponadto sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym oferuje firmom propozycję wartości poprzez tworzenie nowych i najnowszych modeli biznesowych.

Implementację sztucznej inteligencji można zaobserwować niemal w każdym aspekcie branży farmaceutycznej. Od odkrywania i opracowywania leków, przez produkcję leków, po łańcuch dostaw i marketing, sztuczna inteligencja ma swój wpływ. Stąd, Sztuczna inteligencja w farmacji i opiece zdrowotnej zapewnia opłacalność operacji, efektywność biznesową i bezproblemowe zatwierdzanie nowych leków. Dowiadujemy się więcej o zaletach sztucznej inteligencji także w przemyśle farmaceutycznym.

W tym artykule chcielibyśmy przedstawić krótki przegląd 10 najlepszych zastosowań sztucznej inteligencji w sektorze farmaceutycznym. Te najlepsze trendy i przypadki użycia sztucznej inteligencji w farmacji pozwolą Ci zrozumieć szybkie wdrażanie sztucznej inteligencji w farmacji.

Podyskutujmy

[formularz-kontaktowy-7]

Najlepsze zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym

# 1 Proces i projektowanie w zakresie odkrywania leków

Wzrasta wykorzystanie sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym do projektowania i opracowywania leków. Od wytwarzania małych cząsteczek po określanie nowych celów biologicznych sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w identyfikacji i walidacji celów leków. Jest szeroko stosowana do innowacyjnych leków wielokierunkowych i identyfikacji biomarkerów w skuteczny sposób i z dużą dokładnością.

Główną zaletą przemysłu farmaceutycznego jest to, kiedy AI podawany podczas testowania leku, minimalizuje czas opracowywania leku. Sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym przyniesie także korzyści twórcom leków, umożliwiając szybsze przeprowadzanie badań klinicznych i wprowadzanie produktów na rynek do użytku. Prowadzi to do procesu rozwoju oszczędzającego koszty i czas, a także udostępnia innowacyjne leki poprawiające opiekę nad pacjentem bez skutków ubocznych.

Na przykład badacze zajmujący się farmacją mogą identyfikować i weryfikować nowe leki przeciwnowotworowe, korzystając z takich danych, jak podłużne zapisy EMR (elektroniczna dokumentacja medyczna) i inne dane omiczne. Systemy AI wykorzystujące ML i inne algorytmy analizy danych będą wyciągać wnioski z danych EMR i tworzyć najlepsze receptury do projektowania i opracowywania leków, które dobrze leczą nowotwory.

# 2 R & D

Firmy farmaceutyczne na całym świecie korzystają z zaawansowanych rozwiązań Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji i algorytmy ML w celu usprawnienia procesu badań, rozwoju i innowacji leków. Te narzędzia technologiczne służą do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych. Dlatego sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym może zostać wykorzystana do rozwiązywania problemów związanych z procesem badawczo-rozwojowym.

Ta umiejętność badania wzorców różnych chorób i określenia, które preparaty złożone najlepiej nadają się do leczenia określonych objawów danej choroby, jest doskonała. Przemysł farmaceutyczny może inwestować w badania i rozwój takich leków, które z większym prawdopodobieństwem skutecznie leczą chorobę lub stan chorobowy.

# 3 Zapobieganie chorobom

Organizacje farmaceutyczne mogą korzystać sztuczna inteligencja opracowywać leki na chorobę Parkinsona i Alzheimera oraz choroby bardzo rzadkie.

Według Global Genes faktem jest, że w przypadku prawie 95% rzadkich chorób nie ma większej liczby leków do leczenia i szybszego wyleczenia. Jednak dzięki innowacyjnym możliwościom AI i ML. Zastosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym całkowicie odmieni ten scenariusz i zapewni najbardziej zaawansowane modele wykrywania niebezpiecznych chorób we wczesnym stadium oraz poprawi wyniki leczenia pacjentów.

#4 Diagnoza następnego poziomu 

 

Lekarze mogą korzystać z zaawansowanych systemów uczenia maszynowego do gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych dotyczących opieki zdrowotnej pacjentów. Pracownicy służby zdrowia na całym świecie korzystają z głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, aby bezpiecznie przechowywać dane pacjentów w scentralizowanym systemie przechowywania lub w chmurze. Nazywa się to Elektroniczną Dokumentacją Medyczną (EMR).

Lekarze mogą odwoływać się do tej dokumentacji zdrowotnej, gdy chcą zrozumieć wpływ określonej cechy genetycznej na zdrowie pacjenta lub sposób jej leczenia. Systemy uczenia maszynowego mogą wykorzystywać dane przechowywane w EMR do generowania szacunków w czasie rzeczywistym do celów diagnostycznych i wskazywania odpowiedniego leczenia pacjenta.

As Technologie ML potrafią szybko przetwarzać i analizować duże ilości danych, mogą przyspieszyć proces diagnostyczny, ratując w ten sposób miliony istnień ludzkich.

 

# 5 Przewidywanie epidemii

Firmy farmaceutyczne i branża opieki zdrowotnej używają ML i Technologie AI w celu monitorowania i oceny rozprzestrzeniania się infekcji na całym świecie. Te nowoczesne technologie służą do korzystania z danych zebranych z różnych zasobów, analizowania kilku czynników środowiskowych, biologicznych i geograficznych wpływających na zdrowie populacji w różnych regionach geograficznych oraz do wyciągania wniosków z danych w celu ograniczenia skutków epidemii w przyszłości.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe modele są szczególnie korzystne dla słabo rozwiniętych gospodarek, którym brakuje infrastruktury medycznej i ram finansowych do zwalczania rozprzestrzeniania się infekcji.

Dobrym tego przykładem jest oparty na ML model przewidywania epidemii malarii, który służy jako narzędzie ostrzegawcze przed epidemiami malarii i pomaga pracownikom służby zdrowia w podejmowaniu najlepszych działań w celu jej zwalczania.

#6 Identyfikacja badań klinicznych 

Jest to jeden z kluczowych przypadków zastosowań farmaceutycznych umożliwiających włączenie sztucznej inteligencji do istniejących modeli. Rośnie wykorzystanie sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym do identyfikacji kandydatów na leki znajdujących się w końcowych badaniach klinicznych na podstawie obszernych danych klinicznych.

Artificial Intelligence w przemyśle farmaceutycznym pomoże firmom w analizie tysięcy próbek w ciągu kilku minut i automatycznie rejestruje dane dotyczące reakcji pacjentów podczas badań klinicznych.

Oto kilka zalet wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym do badań klinicznych:

• Aplikacje AI lub systemy analizują historyczne dane kliniczne
• Aplikacje AI pomagają monitorować działanie leków i oceniać reakcje na leki
• Dzięki integracji technologii rozpoznawania mowy aplikacje AI dla branży farmaceutycznej będą pomocne w rejestrowaniu tekstu mówionego przez pacjentów na etapach badań leku. Oznacza to, że aplikacje AI będą rejestrować reakcje pacjentów.

Stąd wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach klinicznych ma potencjał przyspieszenia badań klinicznych i wprowadzenia na rynek najbezpieczniejszych leków. Jest to również jeden z najlepsze przypadki użycia uczenia maszynowego w branży farmaceutycznej. Analiza mowy oraz monitorowanie stanu pacjenta i leków w czasie rzeczywistym będą przeprowadzane dokładnie przy użyciu technologii uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i przetwarzania języka naturalnego.

 

# 7 Przyleganie i dawkowanie leków

 

Stosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym i opiece zdrowotnej wzrasta w szybkim tempie, umożliwiając określenie właściwej ilości przyjmowanego leku, aby zapewnić bezpieczeństwo konsumentom narkotyków. Technologia AI będzie monitorować pacjentów podczas badań klinicznych i w regularnych odstępach czasu sugerować odpowiednią dawkę.

Są to wszystkie kluczowe przypadki zastosowań farmaceutycznych sprzyjających wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja w branży farmaceutycznej i opiece zdrowotnej z pewnością przyspieszy automatyzację procesów i zapewni większą dokładność niż kiedykolwiek wcześniej.

Te trendy i przypadki zastosowań sztucznej inteligencji w farmacji pomogą firmom zajmującym się opracowywaniem leków i opieką zdrowotną w zapewnianiu skuteczności na kompleksowych liniach produkcyjnych i zapewnianiu najwyższej jakości wyników przed FDA.

Wnioski

Zakres sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w branży farmaceutycznej wygląda bardzo obiecująco w przyszłości. Możliwości AI dla firm farmaceutycznych są niewymierne.

Zastosowanie aplikacji AI w farmacji zapewni doskonałość operacyjną w projektowaniu struktury leku, procesach opracowywania leków, wyborze pacjentów do badań klinicznych, monitorowaniu działania leku, określaniu właściwego dawkowania itp.

Szukasz zatrudnij firmę zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji dla Twojej aplikacji AI?

Nasi konsultanci i programiści AI poprowadzą Cię właściwą ścieżką!

Podyskutujmy

[formularz-kontaktowy-7]

• Coinsmart. Najlepsza w Europie giełda bitcoinów i kryptowalut.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. DARMOWY DOSTĘP.
• CryptoJastrząb. Radar Altcoin. Bezpłatna wersja próbna.
• Źródło: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/