Alister Campbell, Dotmatics’i teaduse ja tehnoloogia osakonna juht, rõhutab kunstliku intellekti (AI) rolli ravimiarendusprotsessi lihtsustamisel, mis võib olla nii aeganõudev kui ka kulukas. Andes AI-le täpselt anotiseeritud ja valideeritud andmed, saavad uurijad parandada tulemuste usaldusväärsust, võimaldades potentsiaalselt ravimite sõeluuringute aega poole võrra lühendada, vastavalt Forbesile.
Teadusliku uurimistöö valdkonnas, eriti farmaatsiatööstuses, on alahinnatud liitlane, mis võiks oluliselt muuta viisi, kuidas teadlased ravimiarendusele lähenevad: tehisintellekt. Selle tehnoloogia integreerimise esirinnas on Alister Campbell Dotmatics’ist, kes väidab, et AI suudab tohutul hulgal andmeid palju tõhusamalt läbi sõeluda kui inimesed.
Ravimi ja raviarendus, protsess, mis traditsiooniliselt võtab kuni kümnendi ja maksab keskmiselt 2,5 miljardit dollarit, vajab hädasti kiirendamist ja kulude vähendamist. Just siin paistab AI, pakkudes lubadust vähendada uute ravimite sõelumiseks kuluvat aega kuni 50%.
Kriitikud osutavad sageli tehisintellekti usaldusväärsusele viidates müstidele, mis tulenevad tarbijatasandi rakendustest ja valedest andmetest, mida veebis levitatakse. Siiski pakub Campbell lahenduse AI täpsuse suurendamiseks professionaalsetes kontekstides: võtmetähtsusega on andmete sisendi kvaliteet. Pidades meeles süsteemidele kõrgekvaliteedilisi, hästi anotiseeritud ja valideeritud andmekogumeid, paranevad mitte ainult AI ennustusvõime, vaid suureneb ka selle usaldusväärsus teadlaste seas.
Kuna uurijad nagu Campbell pooldavad keerukate ülesannete, nagu ravimiavastus, jaoks keerukate algoritmide kasutuselevõttu, muutub inimteadmiste ja tehisintellekti vaheline koostoime meditsiiniteaduse edendamisel ülioluliseks.
Tehisintellekt farmaatsiatööstuses
Tehisintellekti integreerimine farmaatsiatööstuses seisab kaasaegses ravimiarenduses muundava tegurina. Süvateadmistega Dotmatics’i teaduse ja tehnoloogia osakonnas on Alister Campbell rõhutanud AI olulist rolli, mis võiks mängida ulatuslike ja kulukate ravimiarenduse protsesside lihtsustamisel.
Turu prognoosid AI kohta farmaatsiatööstuses
Turu analüüs ennustab AI märkimisväärset kasvu farmaatsiatööstuses. AI kasutuselevõtu kiirenemist saab seostada selle potentsiaaliga analüüsida kiiresti tohutuid andmekogumeid, suurendada teadus- ja arendustegevuse efektiivsust ning vähendada operatiivkulusid. Selle tulemusel oodatakse farmaatsiatööstuses AI turu suurust miljardites ning märkimisväärset aastast kasvumäära lähemate aastate jooksul. Seda kasvu ajendab suurenenud investeeringud suurtest farmaatsiaettevõtetest ning nõudlus uuenduslikema ja kiirema ravimiarendustsüklite järele.
Probleemid ja väljakutsed tööstuses
Hoolimata sellest, millist potentsiaali see omab, seisab tööstus ikkagi silmitsi mitmete väljakutsetega seoses AI rakendamisega. Andmete kvaliteet ja kättesaadavus on peamised mured, kuna AI süsteemide tõhusus sõltub suuresti neile söödetavatest andmetest. Ühilduvusprobleemid süsteemide vahel ja mureandmete privaatsuse pärast kujutavad endast märkimisväärseid takistusi laiemaks kasutuselevõtuks. Lisaks peab tööstus tegelema reguleeriva heakskiidu keerukustega AI-l põhinevate ravimite osas, mis hõlmab AI väljundite usaldusväärsuse ja usaldusväärsuse sertifitseerimist.
Veelgi enam peab farmaatsiatööstus lahendama sisemise vastupanu muutmisele, kus spetsialistid peavad uuesti koolitatama ja süsteeme uuendama, et täielikult omaks võtta AI-ga võimaldatud metoodikad.
Kokkuvõttes toovad Dotmatics’i Alister Campbelli mõtted esile kriitilise risttee, kus farmaatsiatööstus täna seisab. Lisades edasijõudnute AI võimed ja võideldes väljakutsetega otseselt, on lootust uue ravimiarenduse ajastule, mida iseloomustavad kiirus, efektiivsus ja patsientide parendatud tulemused. Tehnoloogia ja tervishoid jätkates konvergeerumist, näivad innovatsiooni- ja kasvuvõimalused selles tööstuses piiramatud.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl