Postęp Farmacji Chugai w Implementacji AI
Jako uczestnik wyścigu transformacji cyfrowej, Chugai Pharmaceutical stała się pionierem, w pełni integrując w sierpniu 2023 roku „Chugai Version ChatGPT”, usługę AI generatywną wywodzącą się z współpracy z usługą Azure OpenAI Microsoftu. Firma wykorzystuje również inne platformy nowej generacji, takie jak „Med-PaLM 2” firmy Google oraz „Amazon Bedrock” z Amazon Web Services, aby usprawnić operacje i wykorzystać potencjał AI dla poprawy efektywności.
Postępowa Infrastruktura i Kultura Organizacyjna
Powodzenie Chugai Pharmaceutical we wczesnym wdrażaniu AI generatywnego wynika z fundamentów stworzonych już w 2020 roku, obejmujących infrastrukturę IT, rozwój talentów oraz kulturę korporacyjną otwartą na innowacje. Taro Sekizawa, Kierownik Grupy w Departamencie Strategii Cyfrowej jednostki Transformacji Cyfrowej, wyraził, że podłoże do wykorzystania AI było już stworzone, przywołując przykład takich narzędzi jak „MALEXA”, AI przewidującego sekwencje aminokwasów przeciwciał, co świadczy o wykorzystaniu AI we wszystkich działach.
Spójna Wizja i Wielostronne Zastosowania AI
AI generatywne, w przeciwieństwie do swoich poprzedników, ułatwia szersze stosowanie w zastosowaniach AI, umożliwiając interakcje w języku naturalnym, co pozwala szerszemu gronu pracowników bezpośrednie wykorzystanie technologii w codziennej pracy. Zarząd Chugai ma jednolitą wizję znaczącej zmiany, jaką AI generatywna może przynieść.
Wykorzystanie Branż Bogatych w Dane
Jak wyjaśnił prezes Osamu Okuda, branża farmaceutyczna jest z natury bogata w dane, z ogromnym nagromadzeniem danych z wyników eksperymentów, badań klinicznych oraz standardów GMP (Dobre Praktyki Wytwarzania). AI generatywne jest postrzegane jako narzędzie do dalszego usprawnienia wykorzystania takich danych, czyniąc ekstrakcję niezbędnych informacji bardziej efektywną.
Wsparcie ze Strony Infrastruktury Chugai Cloud
Sieć Chugai Cloud Infrastructure (CCI) wspiera aplikacje AI generatywne Pharmaceuticznego, synergizując z Microsoft Azure, AWS i Google Cloud. Mimo że standardowa platforma AI nie została jeszcze określona, aktywna ocena nadal trwa poprzez praktyczne zastosowanie, jak wyjaśnił Daisuke Yokota, Kierownik Grupy w Dziale Rozwiązań IT w Grupie Usług Platformowych.
Priorytetyzacja Inicjatyw AI
Firma podzieliła swoje priorytety związane z AI na cztery kwadran
ty w oparciu o wartość czasową dostarczenia i strategiczne dopasowanie do zasobów korporacyjnych, ustalając obszary priorytetowe obejmujące zdolności AI, które można zastosować w chwili obecnej, aż po zadania wymagające dalszego rozwoju AI generatywnego i systemów pokrewnych.
Poszerzenie Użycia Azure OpenAI Service
PoC (Dowód Konceptu) dla Azure OpenAI Service rozpoczął się w maju 2023 roku, z początkowymi oczekiwaniami od 500 do 600 użytkowników próbnych, które szybko wzrosły do 700-800 z powodu dużego popytu. Wdrażając do około 7000 pracowników do sierpnia, pojemność „Tokens Per Minute” ciągle wzrastała, aby sprostać rosnącemu trendowi użytkowania; pozywne wyzwanie, jak stwierdził Yokota.
Praktyczne Zastosowania i Minimalizacja Ryzyka
Po PoC zidentyfikowano szereg praktycznych zastosowań wraz z ustaleniem wytycznych dotyczących użycia. Ryzyka takie jak naruszenie własności intelektualnej i wyciek poufnych danych zostały zminimalizowane poprzez stworzenie bezpiecznego środowiska operacyjnego na wczesnym etapie, uniemożliwiając przypadkowe udostępnianie danych przez publiczne platformy, takie jak przeglądarkowa wersje ChatGPT.
Kluczowe Zalety AI Generatywnej w Branży Farmaceutycznej
1. Udoskonalona Analiza Danych: Ważną zaletą jest zdolność AI do szybkiego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Może to znacząco przyspieszyć odkrywanie i rozwijanie leków.
2. Poprawiona Efektywność: AI generatywna może automatyzować powtarzalne i czasochłonne zadania, uwalniając naukowców i pracowników do skupienia się na innowacyjnych pracach.
3. Lepsze Podejmowanie Decyzji: Dzięki zaawansowanej analizie predykcyjnej firmy mogą podejmować trafione decyzje szybciej, skracając czas do wprowadzenia na rynek nowych leków.
4. Medycyna Personalizowana: AI może pomóc w opracowywaniu spersonalizowanych planów leczenia poprzez analizę danych pacjenta i przewidywanie indywidualnej reakcji na różnorodne terapie.
Kluczowe Wyzwania i Kontrowersje
1. Prywatność Danych i Bezpieczeństwo: Z integracją AI ochrona wrażliwych informacji staje się bardziej złożona. Potencjalne naruszenia mogą zagrażać danym pacjentów oraz własności intelektualnej.
2. Aspekty Etyczne: Wykorzystanie AI w opiece zdrowotnej rodzi kwestie etyczne dotyczące zgody, przejrzystości oraz zakresu polegania na zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji.
3. Zgodność z Regulacjami: Nawigowanie po zmieniającym się krajobrazie regulacyjnym, aby zapewnić, że narzędzia AI spełniają standardy branżowe, jest trudnym wyzwaniem.
4. Zaufanie i Wiarygodność: Systemy AI muszą zdobyć zaufanie dostawców opieki zdrowotnej i pacjentów, udowadniając swoją niezawodność i dokładność.
Wady AI w Branży Farmaceutycznej
1. Wysokie Koszty Początkowe: Wdrożenie technologii AI wiąże się z znacznymi inwestycjami w infrastrukturę i szkolenia.
2. Zagrożenie Utratą Pracy: Istnieje obawa, że AI może zastąpić niektóre stanowiska pracy, co wymaga ponownego szkolenia i ewentualnej restrukturyzacji.
3. Ryzyko Uprzedzeń: Systemy AI mogą podtrzymywać i nawet wzmacniać uprzedzenia, jeśli nie są starannie zaprojektowane i monitorowane.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Chugai Pharmaceutical, odwiedź Chugai Pharmaceutical. Aby dowiedzieć się więcej na temat usługi Azure OpenAI Microsoftu, zajrzyj na stronę Microsoft. Zapoznaj się z inicjatywami Google na stronie Google, a z platformą Amazon Web Services na stronie Amazon Web Services. Upewnij się, że stosujesz się do podanego formatu dla dodawania adresów URL i korzystaj z wiarygodnych źródeł informacji dla dokładnych danych.