Tillämpningar av artificiell intelligens inom läkemedelsindustrin

AI inom läkemedelsindustrin

Artificial Intelligence (AI) är en snabbt växande teknologi som används för ett brett spektrum av applikationer inom olika branscher. Små, medelstora, medelstora och multinationella företag använder AI-teknik och förbättra deras förmåga att arbeta smart i denna digitala sfär.

Liksom detaljhandeln, e-handeln och tillverkningssektorerna vinner AI framträdande plats inom hälsovårds- och läkemedelssektorerna. Genom att utnyttja kraften i denna moderna artificiella intelligens inom läkemedelsindustrin, hittar företagen innovativa sätt att lösa några av de viktiga problem som läkemedelssektorn står inför idag.

Ja. AI-drivna appar som använder maskininlärning, djupinlärning, prediktiv analys och big data har medfört ett radikalt skifte i farmakologins paradigm.

Artificiell intelligens inom läkemedelsindustrin har potential att främja innovation, samtidigt som produktiviteten ökar och bättre resultat. Dessutom erbjuder artificiell intelligens inom läkemedelsindustrin ett värdeerbjudande till företagen genom att skapa nya och senaste affärsmodeller.

Du kan observera AI-implementering i nästan alla aspekter av det farmaceutiska området. Från läkemedelsupptäckt och utveckling till läkemedelstillverkning till leveranskedja och marknadsföring, AI har sin inverkan. Därav, AI inom läkemedel och hälsovård säkerställer kostnadseffektiv drift, affärseffektivitet och problemfria godkännanden för nya läkemedel. Vi lär oss mer om fördelarna med artificiell intelligens även inom läkemedelsindustrin.

I den här artikeln vill vi ge dig en kort översikt över de 10 bästa AI-applikationerna inom läkemedelssektorn. Dessa bästa AI-trender och användningsfall inom pharma låter dig förstå det snabba AI-antagandet i pharma.

Låt oss diskutera

[kontaktformulär-7]

De bästa tillämpningarna av artificiell intelligens inom läkemedelsindustrin

# 1 Läkemedelsupptäckt och design

Användningen av AI inom läkemedelsindustrin för design och utveckling av läkemedel ökar. Från att göra små molekyler till att bestämma nya biologiska mål, AI spelar en framträdande roll vid identifiering och validering av läkemedelsmål. Det används i stor utsträckning för multi-target läkemedelsinnovation och identifiering av biomarkörer på ett effektivt sätt med stor noggrannhet.

En stor fördel med läkemedelsindustrin är att när AI administreras under läkemedelstestning, minimerar det läkemedelsutvecklingstiden. Artificiell intelligens inom läkemedelsindustrin kommer också att gynna läkemedelsutvecklare att utföra kliniska prövningar snabbare och lansera sina produkter på marknaden för användning. Det leder till en kostnads- och tidsbesparande utvecklingsprocess och gör även de innovativa läkemedlen tillgängliga för att förbättra patientvården utan biverkningar.

Läkemedelsforskare kan till exempel identifiera och verifiera nya cancerläkemedel med hjälp av data som longitudinella EMR-journaler (elektroniska medicinska journaler) och andra omic data. AI-systemen som använder ML och andra dataanalysalgoritmer kommer att extrahera insikter från EMR-data och skapar de bästa formuleringarna för att designa och utveckla läkemedel som botar tumörer väl.

# 2 FoU

Läkemedelsföretag över hela världen använder avancerade AI-drivna verktyg och ML-algoritmer för att jämna ut läkemedelsforskning, utveckling och innovationsprocessen. Dessa teknikverktyg är designade för att upptäcka komplexa mönster i stora datamängder. Därför kan AI i läkemedelsindustrin användas för att lösa problem i samband med forsknings- och utvecklingsprocessen.

Denna förmåga att studera mönster av olika sjukdomar och att bestämma vilka kompositformuleringar som är bäst lämpade för behandling av specifika symtom på en viss sjukdom är utmärkt. Farmaceutiska industrier kan investera i FoU för sådana läkemedel som är mer benägna att behandla en sjukdom eller ett medicinskt tillstånd framgångsrikt.

# 3 Förebyggande av sjukdomar

Läkemedelsorganisationer kan använda Artificiell intelligens att utveckla läkemedel mot Parkinsons och Alzheimers och mycket sällsynta sjukdomar.

Enligt Global Genes är det ett faktum att nästan 95% av sällsynta sjukdomar inte har fler läkemedel att behandla och bota snabbare. Men tack vare de innovativa funktionerna hos AI och ML. Användningen av AI i läkemedelsindustrin kommer att helt förändra detta scenario och säkerställa de mest avancerade modellerna för att upptäcka farliga sjukdomar i ett tidigt skede och förbättra patienternas resultat.

#4 Nästa nivå diagnos 

 

Läkare kan använda avancerade maskininlärningssystem för att samla in, bearbeta och analysera patienthälsovårdsdata. Vårdpersonal över hela världen använder djupinlärning och ML för att säkert lagra patientdata i det centraliserade lagringssystemet eller molnet. Det kallas Electronic Medical Records (EMR).

Läkare kan hänvisa till dessa journaler när de behöver förstå effekten av en specifik genetisk egenskap på en patients hälsa eller hur medicinen behandlar den. Machine Learning-system kan använda data som lagras i EMR för att generera realtidsuppskattningar för diagnostiska ändamål och för att indikera lämplig behandling för patienten.

As ML-teknik kan snabbt bearbeta och analysera stora mängder data, kan de påskynda diagnosprocessen och därmed rädda miljontals liv.

 

# 5 Epidemisk förutsägelse

Farmaceutföretag och vårdindustrin använder ML och AI-teknik att övervaka och bedöma spridningen av infektioner över hela världen. Dessa moderna teknologier används för att konsumera data som samlats in från olika resurser, analysera flera miljömässiga, biologiska och geografiska faktorer på befolkningens hälsa i olika geografiska regioner och för att få datainsikter för att minska effekterna av epidemier i framtiden.

Artificiell intelligens och maskininlärning modeller är särskilt fördelaktiga för underutvecklade ekonomier som saknar medicinsk infrastruktur och finansiell ram för att bekämpa spridningen av infektion.

Ett bra exempel på detta är den ML-baserade förutsägelsesmodellen för malariautbrott, som fungerar som ett varningsverktyg för malariautbrott och hjälper vårdgivare att vidta de bästa åtgärderna för att bekämpa det.

#6 Identifiera kliniska prövningar 

Det är ett av de viktigaste farmaceutiska användningsfallen för att omfamna AI i befintliga modeller. Användningen av AI i läkemedelsindustrin för att identifiera läkemedelskandidater som är under slutliga kliniska prövningar från omfattande kliniska data ökar.

Artificiell intelligens i läkemedelsindustrin kommer att hjälpa företag att analysera tusentals prover på några minuter och automatiskt logga data relaterade till hur patienter svarar under kliniska prövningar.

Här är några fördelar med att använda AI i läkemedelsindustrin för kliniska prövningar:

• AI-applikationer eller system analyserar historiska kliniska data
• AI-appar hjälper till att övervaka läkemedelsprestanda och utvärdera läkemedelssvar
• Med integrationen av taligenkänningstekniker kommer AI-appar för läkemedel att vara till hjälp för att spela in patienters muntliga text under läkemedelsprövningsfaserna. Det betyder att AI-applikationer kommer att registrera patienternas svar.

Därför har användningen av artificiell intelligens i kliniska prövningar potentialen för att snabba upp kliniska prövningar och introducera de säkraste läkemedlen på marknaden. Det är också en av bästa användningsfall för maskininlärning i Pharma. Talanalys och patient- och läkemedelsövervakning i realtid kommer att göras exakt med hjälp av ML, djupinlärning och bearbetningsteknologier för naturligt språk.

 

# 7 Läkemedel och doser

 

Antagandet av AI inom läkemedel och hälsovård ökar i snabb takt för att identifiera rätt mängd läkemedelsintag för att garantera läkemedelskonsumenternas säkerhet. AI-teknik kommer att övervaka patienter under kliniska prövningar och föreslå rätt mängd dosering med jämna mellanrum.

Dessa är alla viktiga farmaceutiska användningsfall för Embracing AI. AI inom läkemedel och hälsovård kommer definitivt att påskynda automatiseringen av processer och öka noggrannheten än någonsin tidigare.

Dessa AI-trender och användningsfall inom läkemedel kommer att hjälpa läkemedelsutvecklings- och hälsovårdsföretag att säkerställa effektivitet över hela produktionslinjer och leverera förstklassig prestanda inför FDA.

Slutsats

Omfattningen av Artificiell intelligens och maskininlärning i läkemedelsindustrin ser mycket lovande ut i framtiden. AI-möjligheter för läkemedelsföretag är omätbara.

Användningen av AI-tillämpningar i läkemedel kommer att säkerställa operativ excellens över läkemedelsstrukturdesign, läkemedelsutvecklingsprocesser, val av patienter för kliniska prövningar, övervakning av läkemedelsprestanda, identifiering av rätt dosering, etc.

Ser du på anlita ett AI-utvecklingsföretag för din AI-applikation?

Våra AI-konsulter och utvecklare guidar dig på rätt väg!

Låt oss diskutera

[kontaktformulär-7]

• Myntsmart. Europas bästa bitcoin- och kryptobörs.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. FRI TILLGÅNG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis provperiod.
• Källa: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/