Компания Appinventiv, лидер в разработке решений на основе искусственного интеллекта (ИИ), представила обзор ключевых направлений использования ИИ в фармацевтической отрасли.
В статье размещенной на своем сайте компания подчеркивает, что ИИ способен значительно ускорить процесс разработки лекарств, оптимизировать клинические исследования и повысить эффективность работы фармацевтических компаний.
Одним из ключевых преимуществ ИИ является ускорение поиска новых лекарственных препаратов. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные массивы данных о химических и биологических свойствах молекул, выявляя потенциальные лекарственные средства гораздо быстрее и точнее, чем традиционные методы. Это позволяет сократить время и затраты на разработку новых лекарств.
Персонализированная медицина — еще одно важное направление применения ИИ в фармацевтике. Анализируя генетическую информацию, историю болезни и образ жизни пациента, ИИ может прогнозировать индивидуальную реакцию на терапию. Это позволяет создавать персонализированные планы лечения, повышая их эффективность и снижая риск побочных эффектов.
Специалисты компании выделяют 10 основных сценариев использования ИИ в фармацевтической отрасли:
- Прогнозирование токсичности: ИИ может предсказывать потенциальную токсичность лекарственных кандидатов на ранних этапах разработки, снижая риски для пациентов и оптимизируя инвестиции.
- Перепрофилирование лекарств: ИИ помогает находить новые применения для уже существующих лекарств, ускоряя вывод на рынок новых препаратов.
- Оптимизация цепочки поставок: ИИ прогнозирует спрос на лекарства, оптимизирует запасы и логистику, повышая эффективность поставок и снижая затраты.
- Генерация доказательств из реальной практики: ИИ анализирует данные электронных медицинских карт, страховых случаев и других источников, предоставляя ценную информацию об эффективности и безопасности лекарств в реальных условиях.
- Разработка лекарственных форм: ИИ помогает создавать оптимальные составы лекарств, повышая их стабильность, эффективность и технологичность производства.
- Виртуальный скрининг: ИИ анализирует огромные библиотеки химических соединений, выявляя наиболее перспективные кандидаты для разработки лекарств.
- Подбор пациентов для клинических исследований: ИИ помогает быстро и точно находить пациентов, соответствующих критериям клинических исследований.
- Обеспечение нормативно-правового соответствия: ИИ автоматизирует анализ документов и процессов на соответствие нормативным требованиям.
- Автоматизация обзора литературы: ИИ помогает исследователям быть в курсе последних научных достижений, автоматизируя процесс обзора научных публикаций.
- Фармаконадзор: ИИ анализирует сообщения о побочных эффектах лекарств, выявляя потенциальные проблемы безопасности.
Appinventiv приводит примеры успешного использования ИИ такими фармацевтическими гигантами, как AstraZeneca, GlaxoSmithKline, Novartis и Sanofi.
Также рассматриваются вызовы, связанные с использованием искусственного интеллекта в фармацевтике, такие как:
- Воспроизводимость результатов: необходимо обеспечить стандартизацию данных и валидацию моделей ИИ.
- Недостаток качественных медицинских данных: необходимо развивать инициативы по обмену данными и технологии синтеза данных.
- Конфиденциальность данных пациентов: необходимо обеспечить безопасность данных и соблюдение нормативных требований.
- Предвзятость в принятии решений: необходимо использовать разнообразные наборы данных и проводить аудит систем ИИ на предмет предвзятости.
- Правовые аспекты использования ИИ: необходимо сотрудничать с регулирующими органами и следить за изменениями в законодательстве..
