Применение искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности

ИИ в фармацевтической промышленности

Искусственный интеллект (AI) это быстро развивающаяся технология, которая используется для широкого спектра приложений в различных отраслях. Малые, средние, средние и многонациональные компании используют Технология ИИ и расширение их возможностей для эффективной работы в этой цифровой сфере.

Подобно секторам розничной торговли, электронной коммерции и производства, ИИ становится все более популярным в секторах здравоохранения и фармацевтики. Используя мощь этого современного искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности, компании находят инновационные способы решения некоторых важных проблем, с которыми сегодня сталкивается фармацевтический сектор.

Да. Приложения на базе ИИ, использующие машинное обучение, глубокое обучение, прогнозную аналитику и большие данные, радикально изменили парадигму фармацевтики.

искусственный интеллект в фармацевтической промышленности имеет потенциал для продвижения инноваций, в то же время повышая производительность и обеспечивая лучшие результаты. Кроме того, искусственный интеллект в фармацевтической промышленности предлагает компаниям ценное предложение, создавая новые и новейшие бизнес-модели.

Вы можете наблюдать внедрение ИИ практически во всех аспектах фармацевтической отрасли. От открытия и разработки лекарств до производства лекарств, цепочки поставок и маркетинга ИИ оказывает свое влияние. Следовательно, ИИ в фармацевтике и здравоохранении обеспечивает рентабельность операций, эффективность бизнеса и беспрепятственное одобрение новых лекарств. Мы также узнаем больше о преимуществах искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности.

В этой статье мы хотели бы дать вам краткий обзор 10 лучших приложений ИИ в фармацевтическом секторе. Эти лучшие тенденции и варианты использования ИИ в фармацевтике позволят вам понять быстрое внедрение ИИ в фармацевтике.

Давайте обсудим

[контактная форма-7]

Лучшие приложения искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности

# 1 Процесс и дизайн открытия лекарств

Использование ИИ в фармацевтической промышленности для проектирования и разработки лекарств растет. От создания небольших молекул до определения новых биологических мишеней ИИ играет важную роль в идентификации и валидации мишеней для лекарств. Он широко используется для разработки многоцелевых лекарственных препаратов и идентификации биомаркеров эффективным способом с высокой точностью.

Основное преимущество фармацевтической промышленности заключается в том, что когда AI вводится во время тестирования лекарств, это минимизирует время разработки лекарств. Искусственный интеллект в фармацевтической промышленности также поможет разработчикам лекарств быстрее проводить клинические испытания и выводить свои продукты на рынок для использования. Это приводит к экономии средств и времени в процессе разработки, а также делает инновационные препараты доступными для улучшения ухода за пациентами без побочных эффектов.

Например, исследователи в области фармацевтики могут идентифицировать и проверять новые лекарства от рака, используя такие данные, как продольные записи EMR (электронные медицинские записи) и другие омические данные. Системы искусственного интеллекта, использующие машинное обучение и другие алгоритмы анализа данных, будут извлекать информацию из данных ЭМИ и создавать лучшие рецептуры для разработки и разработки лекарств, которые хорошо лечат опухоли.

# 2 НИОКР

Фармацевтические компании по всему миру используют передовые Инструменты на базе искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения для сглаживания процесса исследований, разработки и инноваций в области лекарств. Эти технологические инструменты предназначены для обнаружения сложных закономерностей в больших наборах данных. Поэтому ИИ в фарминдустрии можно использовать для решения проблем, связанных с процессом исследований и разработок.

Эта способность изучать паттерны различных заболеваний и определять, какие составные составы лучше всего подходят для лечения конкретных симптомов конкретного заболевания, превосходна. Фармацевтическая промышленность может инвестировать в исследования и разработки таких лекарств, которые с большей вероятностью будут успешно лечить болезнь или заболевание.

# 3 Профилактика заболеваний

Фармацевтические организации могут использовать искусственный интеллект для разработки лекарств от болезни Паркинсона и Альцгеймера и очень редких заболеваний.

Согласно Global Genes, это факт, что почти 95% редких заболеваний не имеют больше лекарств для лечения и излечения быстрее. Однако благодаря инновационным возможностям AI и ML. Использование ИИ в фармацевтической отрасли полностью изменит этот сценарий и обеспечит самые передовые модели для выявления опасных заболеваний на ранней стадии и улучшения результатов лечения пациентов.

4. Диагностика следующего уровня 

 

Врачи могут использовать передовые системы машинного обучения для сбора, обработки и анализа данных о состоянии здоровья пациентов. Медицинские работники по всему миру используют глубокое обучение и машинное обучение для безопасного хранения данных пациентов в централизованной системе хранения или облаке. Это называется электронными медицинскими картами (EMR).

Врачи могут обращаться к этим медицинским записям, когда им нужно понять влияние определенного генетического признака на здоровье пациента или то, как медицина лечит его. Системы машинного обучения могут использовать данные, хранящиеся в электронных медицинских карточках, для получения оценок в режиме реального времени в диагностических целях и определения соответствующего лечения пациента.

As ML технологии способны быстро обрабатывать и анализировать большие объемы данных, они могут помочь ускорить процесс диагностики и тем самым спасти миллионы жизней.

 

# 5 Прогнозирование эпидемий

Фармацевтические компании и отрасли здравоохранения используют ML и Технологии ИИ для мониторинга и оценки распространения инфекций по всему миру. Эти современные технологии используются для использования данных, собранных из различных ресурсов, для анализа ряда экологических, биологических и географических факторов, влияющих на здоровье населения в различных географических регионах, и получения аналитических данных для снижения воздействия эпидемий в будущем.

Искусственный интеллект и обучение с помощью машины модели особенно полезны для слаборазвитых стран, в которых отсутствует медицинская инфраструктура и финансовая база для борьбы с распространением инфекции.

Хорошим примером этого является модель прогнозирования вспышек малярии на основе ML, которая служит средством предупреждения о вспышках малярии и помогает поставщикам медицинских услуг принимать наилучшие меры для борьбы с ней.

#6 Идентификация клинических испытаний 

Это один из ключевых вариантов использования ИИ в существующих моделях в фармацевтике. Использование ИИ в фармацевтической промышленности для выявления кандидатов в лекарства, которые проходят окончательные клинические испытания, на основе обширных клинических данных находится на подъеме.

Artificial Intelligence в фармацевтической промышленности поможет компаниям анализировать тысячи образцов за считанные минуты и автоматически регистрирует данные, связанные с реакцией пациентов во время клинических испытаний.

Вот несколько преимуществ использования ИИ в фармацевтической промышленности для клинических испытаний:

• AI приложения или системы анализируют исторические клинические данные
• Приложения с искусственным интеллектом помогают контролировать эффективность лекарств и оценивать реакцию на лекарства.
• Благодаря интеграции технологий распознавания речи приложения ИИ для фармацевтики будут полезны для записи устного текста пациентов на этапах испытаний лекарств. Это означает, что приложения ИИ будут записывать ответы пациентов.

Следовательно, использование искусственного интеллекта в клинических испытаниях может ускорить клинические испытания и вывести на рынок самые безопасные лекарства. Это также один из лучшие варианты использования машинного обучения в фармацевтике. Анализ речи и мониторинг пациентов и лекарств в режиме реального времени будут выполняться точно с использованием технологий машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка.

 

# 7 Приверженность к лекарствам и дозировка

 

Внедрение ИИ в фармацевтике и здравоохранении растет быстрыми темпами для определения правильного количества принимаемых лекарств для обеспечения безопасности потребителей лекарств. Технология искусственного интеллекта будет контролировать пациентов во время клинических испытаний и предлагать правильную дозировку через регулярные промежутки времени.

Все это ключевые варианты использования ИИ в фармацевтике. ИИ в фармацевтике и здравоохранении определенно ускорит автоматизацию процессов и обеспечит большую точность, чем когда-либо прежде.

Эти тенденции и примеры использования ИИ в фармацевтике помогут компаниям-разработчикам лекарств и здравоохранению обеспечить эффективность сквозных производственных линий и обеспечить первоклассную производительность перед FDA.

Заключение

Объем искусственный интеллект и обучение с помощью машины в фармацевтической промышленности выглядит очень многообещающе в будущем. Возможности ИИ для фармацевтических компаний неизмеримы.

Использование приложений ИИ в фармацевтике обеспечит операционное превосходство при проектировании структуры лекарств, процессах разработки лекарств, отборе пациентов для клинических испытаний, мониторинге эффективности лекарств, определении правильной дозировки и т. д.

Вы ищете нанять компанию по разработке ИИ для вашего приложения ИИ?

Наши консультанты и разработчики ИИ направят вас на правильный путь!

Давайте обсудим

[контактная форма-7]

• Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
• КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
• Источник: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/