Kunstlik intelligentsus (AI) on muutunud oluliseks fookuseks tööstustele, valitsustele ja akadeemilistele institutsioonidele, kuna nad liiguvad majandusliku ebakindluse, töötajate puuduse ja tõusvate kapitalikuludega. Tervishoiusektor seisab silmitsi mitmete väljakutsetega, kuid AI potentsiaal meditsiinis ei saa möödahiilimist.
Ravimiuuringute ja -arenduse (R&D) valdkonnas toob AI juba olulisi panuseid. AI ja andmeanalüütika abil suudavad teadlased ennustada patsiendi reaktsioone, suurendada kliiniliste uuringute läbiviimise edukust ning arendada isikupärastatud raviplaane. AI lõhub barjääre, avades seni ravimatuks peetud sihtmärke ja pakkudes uusi ravimeetodeid patsientidele, kellel on piiratud ravivõimalused.
Juhtiv ravimifirma Sanofi kasutab AI võimu ravimite avastamise ja arendamise revolutsiooniliseks muutmiseks. Nende AI mudelid väikemolekuliliste ravimite avastamisel on saavutanud muljetavaldava ennustustäpsuse ning pidevalt paranevad tänu aktiivsele õppimisele. Üksikraku genoomika on olnud oluline haiguste sihtmärkide valideerimisel, samal ajal kui 75% väikemolekuliprojektidest kasu saavad AI ja masinõppe kasutamisest ühendite kavandamisel. Virtuaalsed patsiendid luuakse in silico kliiniliste uuringute läbiviimiseks ning genoomika-põhine täpsusmeditsiin parandab patsientide strateegilist jaotust.
AI koolitustehnikate ja aktiivse õppimise edusammud on kiirendanud disainitsüklit, vähendanud kulusid ja suurendanud uute molekulide edukuse määra. Sanofi on näinud 50% suurenemist kliiniliste uuringute arvus ning neljakordistanud oma torujuhtme väärtuse nelja aasta jooksul.
Koostöö ja partnerlus on hädavajalikud selles AI-juhitud ravimiavastuse ajajärgus. Sanofi on võtnud kasutusele “piirideta” strateegia, töötades välispartneritega, et kahekordistada uurimistöö produktiivsust ning kiirendada uuenduslike ravimeetodite väljatöötamist.
Siiski kaasnevad AI täieliku potentsiaali avamisega farmaatsiatööstuses omad väljakutsed. AI kasutamist reguleerivad eeskirjad erinevad piirkonniti, nõudes hoolikat navigeerimist, et tagada vastavus. Andmete kvaliteet, turvalisus, privaatsus ja usaldusväärsus tekitavad ka muresid, mis tuleb lahendada AI kasutuselevõtu kiirendamiseks. Hindamispoliitikad võivad tahtmatult takistada investeerimist teatud tüüpi ravimitesse, mis võib piirata läbimurdeid ja ravivõimalusi. Juurdepääs kapitalile biotehnoloogia idufirmadele, kes annavad olulise panuse R&D innovatsiooni, tuleb tagada, et säilitada teaduslike avastuste hoog.
Usaldusväärsuse loomine on oluline uute mudelite tutvustamisel kliiniliste uuringute kavandamiseks. Hajutatud strateegiad, mis hõlmavad alaesindatud patsiendirühmi, võivad suurendada patsientide aktsepteerimist uudsetele ravimeetoditele ning soodustada kaasavamat lähenemist meditsiinilisele uurimistööle.
On selge, et AI-l on potentsiaal revolutsiooniks farmaatsia R&D-s, kuid hoolikas kaalumine tulevaste väljakutsete üle on vajalik selle täieliku kasu avamiseks. Koostööd tehes sidusrühmadega, hoolikalt navigeerides eeskirjade seas ning edendades innovatsiooni, saab tervishoiutööstus kasutada AI võimsust kiiremate avastuste tegemiseks ja patsientide tulemuste parandamiseks.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl