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[導讀] 在制藥公司中使用人工智能(AI)可以幫助提供更好的診斷,開發(fā)更高質(zhì)量的藥物以及改善患者的醫(yī)療程序。 制藥行業(yè)是醫(yī)療保健行業(yè)不可或缺的一部分。但是,該行業(yè)的增長在最近幾年中有所放緩。許多行

在制藥公司中使用人工智能(AI)可以幫助提供更好的診斷,開發(fā)更高質(zhì)量的藥物以及改善患者的醫(yī)療程序。

制藥行業(yè)是醫(yī)療保健行業(yè)不可或缺的一部分。但是,該行業(yè)的增長在最近幾年中有所放緩。許多行業(yè)專家認為,制藥市場已經(jīng)達到飽和階段。但是,技術的創(chuàng)新任然給該領域帶來了更多的希望。

預計遠程醫(yī)療、智能可穿戴設備、智能納米設備和人工智能等技術將改變制藥行業(yè)。其中,人工智能將在推動該行業(yè)向前發(fā)展中發(fā)揮重要作用,并將得到廣泛應用。因此,今天我們分享一些如何在制藥行業(yè)中利用人工智能。

人工智能在制藥領域的應用

在制藥領域中,人工智能的使用包括使用計算機算法來執(zhí)行原本依賴于人類智能完成的任務。它可以幫助科學家和生物技術專家簡化藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的過程,協(xié)助診斷,并使通常會浪費時間和人力資源的重復性工作任務自動化。

此外,可以從人工智能中受益的一些主要領域包括:

藥物研究

新藥的研發(fā)是一個復雜的過程。平均開發(fā)一種新藥需要花費約26億美元和12年的時間。此外,只有約14%的藥物通過臨床試驗。

因此,目前的藥物開發(fā)方法被證明是非常低效的。人工智能可以極大地幫助克服這些低效率的問題。它可以幫助減少花在新藥研發(fā)上的時間。

AI可用于預測分子的物理和化學性質(zhì)。使用AI進行預測的準確性也很高,并且該過程也被證明既省時又具有成本效益。因此,新藥可以快速合成并且對患者具有更好的積極作用。

同時,藥物開發(fā)和研究失敗的最大原因之一是因為藥物靶向單個致病基因??梢岳萌斯ぶ悄芤淮卫L制出數(shù)百種導致疾病的基因。然后可以開發(fā)出能夠針對所有致病基因的藥物。因此,可以利用人工智能為ALS和阿爾茨海默氏癥等復雜疾病找到解決方案。人工智能的使用可以同時針對所有基因的藥物的更快研發(fā)。

診斷

人工智能可用于解釋醫(yī)學掃描和圖像。然后,人工智能軟件將輸入圖像與其數(shù)據(jù)庫中存在的視覺相似圖像進行比較。它可以通過精確比較圖像中包含的數(shù)據(jù)來檢測任何異常(如果存在)。因此,借助人工智能,醫(yī)生可以快速、準確地診斷出個人的疾病。

然后,醫(yī)生可以據(jù)此制定對患者的治療。人工智能在醫(yī)療行業(yè)的診斷應用廣泛,從高血壓到眼部疾病。但是,事實證明,它在對抗威脅生命的疾病(如癌癥)中最有用。人工智能初創(chuàng)公司Lunit開發(fā)了用于癌癥檢測的AI解決方案。

例如,3D可視化軟件可以幫助檢測和診斷罕見的癌癥,例如氣道癌。使用AI軟件檢測到癌癥的可能性已增加到80-86%。隨著時間的推移,預計精度會越來越高。

數(shù)據(jù)分析與管理

制藥行業(yè)每天都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。人工智能可以幫助有效地存儲、管理和分析數(shù)據(jù)。人工智能可以幫助制藥公司保持藥物,化學成分及其用途的歷史記錄。因此,企業(yè)可以在需要時輕松訪問醫(yī)療數(shù)據(jù)。

使用人工智能進行數(shù)據(jù)管理還可以防止數(shù)據(jù)重復。數(shù)據(jù)重復會在將來造成問題,而找到所需的數(shù)據(jù)可能會成為一個耗時的過程。人工智能可以輕松地對數(shù)據(jù)進行排序,甚至可以通知甚至刪除重復的數(shù)據(jù)。因此,在參考開發(fā)新藥所需的過去數(shù)據(jù)時,藥劑師可以節(jié)省大量時間。

精密醫(yī)學

人工智能模型可以比人類更快地讀取和分析大量數(shù)據(jù)。它們可用于分析幾代人及其家人的病史。因此,人工智能可以在預測包括遺傳性疾病在內(nèi)的疾病時提供更高的準確性。人工智能可根據(jù)個人的完整病史為他們創(chuàng)建個性化的治療方法??梢韵蚧颊咄扑]精確或個性化的藥物,以幫助患者快速康復。

人工智能不僅被證明有助于確定當前藥物的治療效果,而且還可以預測患者未來可能患上疾病的可能性。例如,Amplion是一家領先的精密醫(yī)學情報公司,已發(fā)布了人工智能軟件Dx:Revenue。該軟件通過分析和比較來自3400萬個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),為制藥公司提供見解,從而為制藥公司提供有關其開發(fā)的藥物的見解。

“精密醫(yī)學存在問題,” Amplion首席執(zhí)行官Chris Capdevila說。 “有無法克服的信息量,有可能推動為患者實現(xiàn)精準醫(yī)學,但是從戰(zhàn)略、有效和快速地獲取信息以做出最佳的藥物合作伙伴決策超出了人類的范圍。我們公司成立之初就是通過提供關鍵的基于證據(jù)的情報來支持該問題,該情報支持制藥和測試開發(fā)人員取得成功所需的戰(zhàn)略決策?!保壳叭蛑饕扑幑径疾捎昧薃I。

醫(yī)藥界領導者們都已經(jīng)意識到AI的優(yōu)勢。以下是輝瑞和葛蘭素史克這兩家主要公司如何利用AI的經(jīng)歷:

輝瑞(Pfizer )

輝瑞于2016年與IBM Watson合作,以加速免疫腫瘤學領域的藥物發(fā)現(xiàn)。此后,它與主要機構進行了多次合作,以簡化藥物研發(fā)流程。2018年,輝瑞被麻省理工學院宣布為藥物發(fā)現(xiàn)和合成聯(lián)合會機器學習的成員。

同樣,它與CytoReason和Concerto AI合作,共同推動藥物研發(fā)的發(fā)展。此外,2019年,輝瑞宣布了一項為期一年的試點計劃,以了解使用AI的患者的臨床歷程。該計劃是與Catalia Health合作發(fā)起的。該程序利用了Mabu,這是一個具有AI功能的機器人,可以指導個人使用處方藥。

葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)

葛蘭素史克一直是利用人工智能的主要制藥公司之一。葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)是“加速醫(yī)療機會療法”聯(lián)盟(ATOM)的創(chuàng)始成員之一。該聯(lián)盟旨在將藥物發(fā)現(xiàn)過程從時間和資源消耗高且失敗率高的方面轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖偾乙曰颊邽橹行牡倪^程。

葛蘭素史克甚至與Google合作開發(fā)了可植入設備的生物醫(yī)學。這些設備可以修改通過人體神經(jīng)的電信號。它們可以檢測出通常在患有某些疾病的人中出現(xiàn)的不規(guī)則或改變的沖動。此外,葛蘭素史克還與AI初創(chuàng)公司合作開發(fā)了小分子藥物,以應對多達十個與疾病相關的目標。

盡管AI帶來了很多潛在的好處,但AI技術在制藥公司中的應用仍然有限。

根據(jù)HIMSS Analytics的報告,只有不到5%的醫(yī)療保健組織采用或投資了AI。希望在其工作基礎架構中采用AI的企業(yè)可以與具有AI技術專業(yè)知識的企業(yè)合作,為其工作流程開發(fā)定制解決方案,與醫(yī)療機構合作,或者在內(nèi)部投資AI研發(fā)。

人工智能很可能是醫(yī)療行業(yè)的未來。在制藥業(yè)務中使用AI可以幫助相關企業(yè)降低成本,簡化流程,最重要的是,可以挽救生命。 企業(yè)應該放開自己的憂慮,并期待實現(xiàn)AI并推動行業(yè)向前發(fā)展。

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