Povzetek: Alister Campbell, vodja oddelka za znanost in tehnologijo pri podjetju Dotmatics, poudarja vlogo umetne inteligence (AI) pri poenostavitvi procesa razvoja zdravil, ki je lahko dolgotrajen in drag. Z zagotavljanjem AI natančno označenih in preverjenih podatkov lahko raziskovalci izboljšajo zaupanja vrednost izidov, kar bi po poročilu Forbes lahko skrajšalo čas za presejanje zdravil na polovico.
Na področju znanstvenih raziskav, še zlasti v farmacevtski industriji, obstaja podporna sila, ki bi lahko dramatično spremenila pristop znanstvenikov k razvoju zdravil: umetna inteligenca. Na čelu pri integraciji te tehnologije je Alister Campbell iz podjetja Dotmatics, ki trdi, da lahko AI precej bolj učinkovito prečisti ogromne količine podatkov kot ljudje.
Razvoj zdravil in terapij, proces, ki tradicionalno traja do desetletje in ima povprečni strošek 2,5 milijarde dolarjev, je nujno potreben pospešitve in znižanja stroškov. Tu se pojavi prednost AI, ki obljublja zmanjšanje časa za presejanje novih zdravljenj za do 50 %.
Kritiki pogosto opozarjajo na nepouzdanost AI zaradi napačnih predstav iz potrošniških aplikacij in napačnih informacij, ki se širijo po spletu. Vendar Campbell ponuja rešitev za izboljšanje natančnosti AI v strokovnih kontekstih: ključ je kakovost vhodnih podatkov. Z oskrbovanjem teh sistemov z visokokakovostnimi, dobro označenimi in preverjenimi podatkovnimi nizi se ne le izboljšujejo napovedne sposobnosti AI, temveč pridobiva tudi verodostojnost med znanstveniki.
S širjenjem podpornikov, kot je Campbell, za uporabo naprednih algoritmov pri kompleksnih nalogah, kot je odkrivanje zdravil, postaja ključno sodelovanje med človeško strokovnostjo in umetno inteligenco pri napredovanju zdravstvene znanosti.
Umetna inteligenca v farmacevtski industriji
Vključevanje AI v farmacevtsko industrijo predstavlja preobremenilni dejavnik pri sodobnem razvoju zdravil. Z globokim strokovnim znanjem na oddelku za znanost in tehnologijo pri Dotmatics je Alister Campbell poudaril ključno vlogo, ki jo lahko AI igra pri poenostavitvi obsežnih in dragih procesov razvoja zdravil.
Tržne napovedi za AI v farmacevtski raziskavi
Tržne analize napovedujejo znatno rast AI v farmacevtskem sektorju. Pospeševanje sprejemanja AI je mogoče povezati z njegovo sposobnostjo hitrega analiziranja obsežnih nizov podatkov, povečanja učinkovitosti raziskav in razvoja ter zmanjšanja operativnih stroškov. Posledično naj bi se AI v sektorju farmacevtskih izdelkov povečal na več milijard tržne velikosti, pri čemer se pričakujejo pomembne letne stopnje rasti v naslednjih letih. Ta rast temelji na povečanih naložbah v večje farmacevtske družbe in na pritisku za več inovacij in hitrejše cikle razvoja zdravil.
Problemi in izzivi v panogi
Kljub svojemu potencialu se panoga še vedno srečuje z nekaterimi izzivi glede implementacije AI. Kakovost in razpoložljivost podatkov sta med glavnimi skrbmi, saj učinkovitost AI sistemov močno temelji na podatkih, ki se vanje vnašajo. Težave z interoperabilnostjo med sistemi in pomisleki glede zasebnosti podatkov prav tako predstavljajo pomembne ovire za širšo uporabo. Poleg tega se mora panoga soočiti z zapletenostmi regulativnega odobritve za AI podprta zdravila, ki zahteva certificiranje verodostojnosti in zanesljivosti AI izhodov.
Še več, sektor farmacije se mora spoprijeti s upiranjem spremembam znotraj, pri čemer morajo strokovnjaki ponovno pridobiti usposabljanje in sistemi se posodobiti, da v celoti sprejmejo metodologije, ki jih omogoča AI.
Zaključno poudarki Alistera Campbella iz podjetja Dotmatics izpostavljajo kritično prelomnico, na kateri danes stoji farmacevtska industrija. Z izkoriščanjem naprednih zmogljivosti AI in bojem proti izzivom, ki jih prinaša, se obeta nova doba razvoja zdravil, zaznamovana z hitrostjo, učinkovitostjo in izboljšanimi izidi za paciente. Ko se tehnologija in zdravstvo še naprej prepletata, se zdi, da so možnosti za inovacije in rast v tej industriji neizčrpne.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com