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利用人工智能在制藥行業(yè)有哪些應(yīng)用

牽手一起夢(mèng) ? 來(lái)源:千家網(wǎng) ? 作者:佚名 ? 2020-04-07 15:30 ? 次閱讀

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(kāi)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(zhǎng)在最近幾年中有所放緩。許多行業(yè)專(zhuān)家認(rèn)為,制藥市場(chǎng)已經(jīng)達(dá)到飽和階段。但是,技術(shù)的創(chuàng)新任然給該領(lǐng)域帶來(lái)了更多的希望。

預(yù)計(jì)遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能可穿戴設(shè)備、智能納米設(shè)備和人工智能等技術(shù)將改變制藥行業(yè)。其中,人工智能將在推動(dòng)該行業(yè)向前發(fā)展中發(fā)揮重要作用,并將得到廣泛應(yīng)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(lǐng)域的應(yīng)用

在制藥領(lǐng)域中,人工智能的使用包括使用計(jì)算機(jī)算法來(lái)執(zhí)行原本依賴(lài)于人類(lèi)智能完成的任務(wù)。它可以幫助科學(xué)家和生物技術(shù)專(zhuān)家簡(jiǎn)化藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)的過(guò)程,協(xié)助診斷,并使通常會(huì)浪費(fèi)時(shí)間和人力資源的重復(fù)性工作任務(wù)自動(dòng)化。

此外,可以從人工智能中受益的一些主要領(lǐng)域包括:

藥物研究

新藥的研發(fā)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。平均開(kāi)發(fā)一種新藥需要花費(fèi)約26億美元和12年的時(shí)間。此外,只有約14%的藥物通過(guò)臨床試驗(yàn)。

因此,目前的藥物開(kāi)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(wèn)題。它可以幫助減少花在新藥研發(fā)上的時(shí)間。

AI可用于預(yù)測(cè)分子的物理和化學(xué)性質(zhì)。使用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也很高,并且該過(guò)程也被證明既省時(shí)又具有成本效益。因此,新藥可以快速合成并且對(duì)患者具有更好的積極作用。

同時(shí),藥物開(kāi)發(fā)和研究失敗的最大原因之一是因?yàn)樗幬锇邢騿蝹€(gè)致病基因??梢岳萌斯ぶ悄芤淮卫L制出數(shù)百種導(dǎo)致疾病的基因。然后可以開(kāi)發(fā)出能夠針對(duì)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(fù)雜疾病找到解決方案。人工智能的使用可以同時(shí)針對(duì)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(xué)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(kù)中存在的視覺(jué)相似圖像進(jìn)行比較。它可以通過(guò)精確比較圖像中包含的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)任何異常(如果存在)。因此,借助人工智能,醫(yī)生可以快速、準(zhǔn)確地診斷出個(gè)人的疾病。

然后,醫(yī)生可以據(jù)此制定對(duì)患者的治療。人工智能在醫(yī)療行業(yè)的診斷應(yīng)用廣泛,從高血壓到眼部疾病。但是,事實(shí)證明,它在對(duì)抗威脅生命的疾?。ㄈ绨┌Y)中最有用。人工智能初創(chuàng)公司Lunit開(kāi)發(fā)了用于癌癥檢測(cè)的AI解決方案。

例如,3D可視化軟件可以幫助檢測(cè)和診斷罕見(jiàn)的癌癥,例如氣道癌。使用AI軟件檢測(cè)到癌癥的可能性已增加到80-86%。隨著時(shí)間的推移,預(yù)計(jì)精度會(huì)越來(lái)越高。

數(shù)據(jù)分析與管理

制藥行業(yè)每天都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。人工智能可以幫助有效地存儲(chǔ)、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(xué)成分及其用途的歷史記錄。因此,企業(yè)可以在需要時(shí)輕松訪問(wèn)醫(yī)療數(shù)據(jù)。

使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)管理還可以防止數(shù)據(jù)重復(fù)。數(shù)據(jù)重復(fù)會(huì)在將來(lái)造成問(wèn)題,而找到所需的數(shù)據(jù)可能會(huì)成為一個(gè)耗時(shí)的過(guò)程。人工智能可以輕松地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,甚至可以通知甚至刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。因此,在參考開(kāi)發(fā)新藥所需的過(guò)去數(shù)據(jù)時(shí),藥劑師可以節(jié)省大量時(shí)間。

精密醫(yī)學(xué)

人工智能模型可以比人類(lèi)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(yù)測(cè)包括遺傳性疾病在內(nèi)的疾病時(shí)提供更高的準(zhǔn)確性。人工智能可根據(jù)個(gè)人的完整病史為他們創(chuàng)建個(gè)性化的治療方法。可以向患者推薦精確或個(gè)性化的藥物,以幫助患者快速康復(fù)。

人工智能不僅被證明有助于確定當(dāng)前藥物的治療效果,而且還可以預(yù)測(cè)患者未來(lái)可能患上疾病的可能性。例如,Amplion是一家領(lǐng)先的精密醫(yī)學(xué)情報(bào)公司,已發(fā)布了人工智能軟件Dx:Revenue。該軟件通過(guò)分析和比較來(lái)自3400萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),為制藥公司提供見(jiàn)解,從而為制藥公司提供有關(guān)其開(kāi)發(fā)的藥物的見(jiàn)解。

“精密醫(yī)學(xué)存在問(wèn)題,” Amplion首席執(zhí)行官Chris Capdevila說(shuō)。 “有無(wú)法克服的信息量,有可能推動(dòng)為患者實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué),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(lèi)的范圍。我們公司成立之初就是通過(guò)提供關(guān)鍵的基于證據(jù)的情報(bào)來(lái)支持該問(wèn)題,該情報(bào)支持制藥和測(cè)試開(kāi)發(fā)人員取得成功所需的戰(zhàn)略決策?!?,目前全球主要制藥公司都采用了AI。

責(zé)任編輯:gt

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