Застосування штучного інтелекту у фармацевтичній промисловості

ШІ у фармацевтичній промисловості

Штучний інтелект (AI) це технологія, яка швидко розвивається, і використовується для широкого спектру застосувань у різних галузях. Використовують малі, середні, середні та багатонаціональні компанії Технологія AI і розширити їхні можливості для розумної роботи в цій цифровій сфері.

Подібно до секторів роздрібної торгівлі, електронної комерції та виробництва, штучний інтелект набуває популярності в секторах охорони здоров’я та фармацевтики. Використовуючи можливості цього сучасного штучного інтелекту у фармацевтичній промисловості, компанії знаходять інноваційні способи вирішення деяких важливих проблем, з якими сьогодні стикається фармацевтичний сектор.

Так. Програми на основі штучного інтелекту, які використовують машинне навчання, глибоке навчання, прогнозну аналітику та великі дані, радикально змінили парадигму фармацевтики.

штучний інтелект у фармацевтичній промисловості має потенціал для сприяння інноваціям, водночас збільшуючи продуктивність і забезпечуючи кращі результати. Крім того, штучний інтелект у фармацевтичній промисловості пропонує компаніям цінну пропозицію, створюючи нові та новітні бізнес-моделі.

Ви можете спостерігати впровадження ШІ майже в кожному аспекті фармацевтичної галузі. Від відкриття та розробки ліків до виробництва ліків до ланцюга поставок і маркетингу, ШІ має свій вплив. Отже, ШІ у фармацевтиці та охороні здоров’я забезпечує рентабельну роботу, ефективність бізнесу та безпроблемне затвердження нових ліків. Ми також дізнаємося більше про переваги штучного інтелекту у фармацевтичній промисловості.

У цій статті ми хотіли б дати вам короткий огляд 10 найкращих застосувань ШІ у фармацевтичному секторі. Ці найкращі тенденції ШІ та випадки використання у фармацевтиці дозволять вам зрозуміти швидке впровадження ШІ у фармацевтиці.

Давайте обговоримо

[контактна форма-7]

Найкращі застосування штучного інтелекту у фармацевтичній промисловості

#1 Процес виявлення ліків і дизайн

Використання ШІ у фармацевтичній промисловості для проектування та розробки ліків зростає. Від створення малих молекул до визначення нових біологічних мішеней, ШІ відіграє важливу роль у ідентифікації та валідації мішеней для ліків. Він широко використовується для багатоцільових інноваційних ліків та ідентифікації біомаркерів ефективним способом із високою точністю.

Головною перевагою фармацевтичної промисловості є те, що коли AI вводиться під час тестування ліків, це мінімізує час розробки ліків. Штучний інтелект у фармацевтичній промисловості також допоможе розробникам ліків швидше проводити клінічні випробування та випускати свої продукти на ринок для використання. Це призводить до економії коштів і часу процесу розробки, а також робить доступними інноваційні препарати для покращення догляду за пацієнтами без побічних ефектів.

Наприклад, дослідники у фармацевтиці можуть ідентифікувати та перевіряти нові ліки від раку, використовуючи такі дані, як записи EMR (електронні медичні записи) та інші omic дані. Системи штучного інтелекту, які використовують ML та інші алгоритми аналізу даних, отримають інформацію з даних EMR і створять найкращі рецептури для розробки та розробки ліків, які добре виліковують пухлини.

№2 НДДКР

Фармацевтичні компанії по всьому світу використовують передові технології Інструменти на основі штучного інтелекту і алгоритми машинного навчання для згладження процесу дослідження, розробки та інновацій лікарських засобів. Ці технологічні інструменти призначені для виявлення складних закономірностей у великих наборах даних. Таким чином, штучний інтелект у фармацевтичній промисловості може бути використаний для вирішення проблем, пов’язаних із процесом досліджень і розробок.

Ця здатність вивчати закономірності різних захворювань і визначати, які композиційні препарати найкраще підходять для лікування конкретних симптомів конкретного захворювання, є чудовою. Фармацевтичні галузі можуть інвестувати в дослідження та розробки таких препаратів, які, швидше за все, успішно лікуватимуть хворобу чи стан здоров’я.

#3 Профілактика захворювань

Фармацевтичні організації можуть використовувати штучний інтелект для розробки ліків від хвороб Паркінсона та Альцгеймера та дуже рідкісних захворювань.

За даними Global Genes, фактом є те, що майже 95% рідкісних захворювань не мають ліків, які можна лікувати швидше. Проте завдяки інноваційним можливостям AI та ML. Використання штучного інтелекту у фармацевтичній промисловості повністю змінить цей сценарій і забезпечить найдосконаліші моделі для виявлення небезпечних захворювань на ранніх стадіях і покращить результати пацієнтів.

#4 Діагностика наступного рівня 

 

Лікарі можуть використовувати вдосконалені системи машинного навчання для збору, обробки й аналізу даних про стан здоров’я пацієнтів. Медичні працівники в усьому світі використовують глибоке навчання та машинне навчання для безпечного зберігання даних пацієнтів у централізованій системі зберігання чи хмарі. Це називається електронними медичними записами (ЕМЗ).

Лікарі можуть звертатися до цих медичних записів, коли їм потрібно зрозуміти вплив певної генетичної особливості на здоров’я пацієнта або як медицина лікує її. Системи машинного навчання можуть використовувати дані, що зберігаються в EMR, для створення оцінок у реальному часі з метою діагностики та призначення відповідного лікування пацієнта.

As ML технології здатні швидко обробляти й аналізувати великі обсяги даних, вони можуть допомогти пришвидшити процес діагностики, тим самим врятувавши мільйони життів.

 

№5 Прогноз епідемії

Фармацевтичні компанії та галузі охорони здоров’я використовують ML і АІ технології для моніторингу та оцінки поширення інфекцій у всьому світі. Ці сучасні технології використовуються для використання даних, зібраних із різних ресурсів, аналізу кількох екологічних, біологічних і географічних факторів, що впливають на здоров’я населення різноманітних географічних регіонів, а також для отримання інформації, щоб зменшити вплив епідемій у майбутньому.

Штучний інтелект і навчання за допомогою машини Моделі особливо корисні для слаборозвинутих економік, яким бракує медичної інфраструктури та фінансової бази для боротьби з поширенням інфекції.

Хорошим прикладом цього є модель прогнозування спалаху малярії на основі ML, яка служить інструментом попередження про спалахи малярії та допомагає постачальникам медичних послуг вживати найкращих заходів для боротьби з нею.

#6 Ідентифікація клінічних випробувань 

Це один із ключових варіантів застосування штучного інтелекту в існуючих моделях у фармацевтиці. Використання штучного інтелекту у фармацевтичній промисловості для визначення препаратів-кандидатів, які проходять завершальні клінічні випробування на основі величезних клінічних даних, зростає.

Штучний Інтелект у фармацевтичній промисловості допоможе компаніям проаналізувати тисячі зразків за лічені хвилини та автоматично реєструє дані, пов’язані з реакцією пацієнтів під час клінічних випробувань.

Ось кілька переваг використання ШІ у фармацевтичній промисловості для клінічних випробувань:

• AI-додатки або системи аналізують історичні клінічні дані
• Програми зі штучним інтелектом допомагають контролювати ефективність ліків і оцінювати реакцію на ліки
• Завдяки інтеграції технологій розпізнавання мовлення програми штучного інтелекту для фармацевтики стануть у нагоді для запису усного тексту пацієнтів на етапах випробування ліків. Це означає, що додатки ШІ записуватимуть відповіді пацієнтів.

Отже, використання штучного інтелекту в клінічних випробуваннях має потенціал для прискорення клінічних випробувань і виведення на ринок найбезпечніших ліків. Це також один із найкращі випадки використання машинного навчання у фармацевтиці. Аналіз мовлення та моніторинг пацієнтів і ліків у режимі реального часу виконуватимуться точно за допомогою технологій ML, глибокого навчання та обробки природної мови.

 

#7 Прихильність до препарату та дозування

 

Запровадження штучного інтелекту у фармацевтиці та охороні здоров’я зростає швидкими темпами для визначення потрібної кількості споживаних ліків для забезпечення безпеки споживачів ліків. Технологія ШІ спостерігатиме за пацієнтами під час клінічних випробувань і пропонуватиме потрібну кількість дозування через регулярні проміжки часу.

Це всі ключові приклади застосування штучного інтелекту у фармацевтиці. Штучний інтелект у фармацевтиці та охороні здоров’я однозначно прискорить автоматизацію процесів і забезпечить більшу точність, ніж будь-коли.

Ці тенденції та приклади використання штучного інтелекту у фармацевтиці допоможуть розробникам ліків і компаніям охорони здоров’я забезпечити ефективність наскрізних виробничих ліній і забезпечити першокласну продуктивність перед FDA.

Висновок

Сфера застосування штучний інтелект та  навчання за допомогою машини у фармацевтичній галузі виглядає дуже перспективним у майбутньому. Можливості ШІ для фармацевтичних компаній невимірні.

Використання додатків штучного інтелекту у фармацевтиці забезпечить оперативну досконалість у розробці структури ліків, процесах розробки ліків, відборі пацієнтів для клінічних випробувань, моніторингу ефективності ліків, визначенні правильного дозування тощо.

Ви шукаєте найняти компанію з розробки ШІ для вашої програми ШІ?

Наші консультанти та розробники зі штучного інтелекту направлять вас на правильний шлях!

Давайте обговоримо

[контактна форма-7]

• Coinsmart. Найкраща в Європі біржа біткойн та криптовалют.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. БЕЗКОШТОВНИЙ ДОСТУП.
• CryptoHawk. Альткойн Радар. Безкоштовне випробування.
• Джерело: https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-pharma/