看看这些统计数据： 根据 Insider Intelligence 最近的一项研究，人工智能可以 将药物发现成本降低多达 70% 人工智能 的临床研究费用，同时将临床研究阶段的时间缩短一半 每年可为制药公司节省 280 亿美元 人工智能 研发成本 每年可为制药公司节省高达 540 亿美元的 制药公司 以降低药物开发所需的成本和时间也就不足为奇了。 ，预计到 2030 年将超过 92.41 亿美元，复合年增长率为 29.4%。 转向医疗 AI 服务 2021 年，全球制药市场人工智能价值约为 9.05 亿美元 想要了解更多关于在制药行业使用人工智能如何改进药物开发流程的信息？然后继续阅读。 人工智能在制药行业的 5 个顶级用例 您会注意到，制药公司与技术创新者合作以成功部署人工智能是很常见的。埃森哲进行了一项调查，其中 ，76% 的制药业高管将有效的合作伙伴关系视为成功的关键因素。 61% 的受访者表示在与技术供应商合作后利润至少增加了 5% 以下是人工智能在制药学中的 5 大应用。 药物发现 美国国会预算办公室报告称， ，其中包括研究和临床试验。 开发一种新药的研发成本可能超过 20 亿美元 在制药领域部署 AI 使研究人员能够筛选大量数据集，例如小分子库和发现疾病模式，并了解哪些化学成分适合各种生物靶标。 AI 可以将化合物生成为文本字符串或图形架构。验证生成的化合物很重要，因为其中许多化合物没有意义，可能有毒，或者可能包含不应成为任何药物一部分的成分。 除了发现候选成分外，科学家还可以使用 AI 算法来解析有关如何最好地合成药物和设计临床试验的医学文献。研究表明，制药人工智能可以将 ，每年可为制药行业节省高达 260 亿美元的开支。 药物合成和筛选时间缩短 50% 有许多制药公司 以促进药物发现的好例子。例如，总部位于伦敦的英国制药公司 GSK 在大流行期间与加利福尼亚州的 Vir Biotechnology 合作，借助 AI 和人类基因编辑工具 CRISPR 。 Vir 过去已经拥有一个抗体平台，用于发现针对不同呼吸道病原体的药物。现在，在这次合作中，他们发现了 sotrovimab，一种 以中和 COVID-19 的抗体。 部署 AI 解决方案 加速 COVID-19 抗体的发现 与 SARS-CoV-2 表位结合 在欧洲和美国合作的另一个例子中，一家法国制药和医疗保健公司 Sanofi 与总部位于加利福尼亚的生物技术创新者 Atomwise 合作，发现并合成了针对五个不同目标的药物化合物。赛诺菲希望避开传统的药物发现方法，并为 。 Atomwise 的创新和人工智能能力预付了 2000 万美元 临床试验 人工智能 。其中之一是确定合适的候选参与者。该技术可以分析患者数据、遗传信息、医生记录和其他信息，并挑选出符合特定试验条件的人。人工智能甚至可以根据对类似试验的现有描述，帮助确定最佳人群规模。 在临床试验中有很多应用 。由于与招募相关的挑战 。 86% 的临床试验未能在目标时间范围内招募到足够的患者 ，三分之一的 III 期临床试验不得不停止 例如， 依靠分析和自然语言处理 (NLP) 来分析患者信息。该工具可以处理非结构化数据，如医生的笔记，并生成有见地的患者总结。临床研究人员使用这些亮点来选择和招募患者。 IBM Watson 人工智能帮助制药公司寻找患者，反之亦然。 是一个临床试验患者招募平台，它使用 NLP 分析他们的文本并根据试验纳入/排除标准筛选他们。它要求患者在其平台上回答几个简单的问题，并建议患者可以加入的试验列表。 Antidote 药品制造 在制药行业部署人工智能为改进药物生产过程提供了多种机会。该技术可以： 。人工智能可以检查传送带上的药品并发现包装破损等缺陷。此外，该技术可以通过分析制造数据（如质量控制测试）来识别任何潜在问题。例如，AstraZeneca 使用 以寻找缺陷，而 Merck 使用 AI 来发现疫苗瓶中的问题。 协助药品质量控制 机器学习来分析药物图像 。人工智能可以监控生产线上的设备，并通过测量设备振动、温度、声音等的传感器识别潜在缺陷。这让员工有时间在设备出现故障、停止生产之前进行修复。 促进预测性维护 。人工智能可以分析能源消耗、原材料浪费等参数的数据，并就如何 提出建议。此外，该技术可以预测需求，因此制药商可以避免生产大量不会被消费或浪费的药物。 减少材料浪费 改进制造过程 药品营销 制药行业在很大程度上取决于销售额。公司旨在接触尽可能多的客户，同时提供独特的用户体验和定制方法。制药中的人工智能可以通过以下方式促进药物营销： 比较过去的营销活动并确定最有利可图的方法。该技术还可以分析客户参与策略并选择最成功的策略。 实时汇总客户数据以了解他们的行为以及他们正在寻找什么来制作量身定制的广告。 通过考虑所有相关的利益相关者和类似药物的数据来优化新药的定价。 通过预测需求变化、竞争对手行为等来模拟不同的市场情景。这使制药公司能够为突然的格局变化做好准备。 为现有药物寻找新的消费者。例如， 。该工具分析了来自疾病控制和预防中心的数据，以确定以前未开发的人群。 辉瑞公司依靠 AI 为 Chantix（一种帮助人们戒烟的药物）发现并接触新的潜在客户 药物剂量优化 AI 可以分析大量非结构化的患者数据，并为该患者计算特定药物的最佳剂量，从而以最小的副作用达到最佳效果。制药行业的人工智能模型可以分析以下信息： 病史，例如医生的记录、化验结果、基因构成 医学图像，例如磁共振成像 (MRI) 扫描 生物标志物，例如蛋白质水平和基因突变 药物特性，例如其代谢 药物和类似药物的潜在副作用 当计算出最佳剂量时，该技术可以监控其有效性并在需要时进行调整。 举一个现实生活中的例子，总部位于加利福尼亚的 Dosis 公司构建了一个人工智能驱动的个性化药物剂量平台，透析诊所可以使用该平台来管理慢性药物摄入。在接受 HealthcareITNews 采访时，Dosis 的首席执行官 Shivrat Chhabra 提到该平台帮助客户 ，同时改善了患者的治疗效果。 减少了 25% 的药物消耗 与在制药中实施 AI 相关的挑战 其中一些障碍是特定于该领域的，而另一些则更为普遍，适用于涉及该技术的所有项目。关键挑战之一是 。这尤其困难，因为与药物开发相关的费用已经相当高。您可以求助于经验丰富的 AI 顾问，了解如何在降低成本的同时仍然获得可行的产品。 与人工智能相关的巨大成本 以下是您在制药 AI 实施过程中可能面临的其他突出挑战。 数据质量和数量 根据麦肯锡最近的一项研究， 。 缺乏集成数据源是在医疗保健领域应用分析的主要障碍 制药 AI 模型通常需要大型数据集来学习。然而，为每种疾病（尤其是罕见疾病）获取足够的数据集是一项挑战。因此，随着训练数据集越来越小，人工智能药物开发工具必须处理的数据变得相当复杂。想想患者数据。它包括历史信息、基因构成、医生笔记、医学扫描等。在这些条件下，构建准确的算法是一项挑战。 当缺乏训练数据时，可以为某些制药应用程序使用合成数据生成器。例如， 。医疗保健数据是最敏感的数据类型之一，而隐私在此类应用程序中至关重要。合成数据集可以解决这个问题。正如 Mostly AI Mostly AI 声称它可以生成适合制药用途的数据 全球销售副总裁 Andreas Ponikiewicz 所说，“有了基于人工智能的生成性合成医疗保健数据，它包含所有统计模式，但完全是人工的，可以在没有隐私风险的情况下提供数据。” 获取用于 AI 和制药试验的数据的另一种选择是成为专业合作的一部分。例如，麻省理工学院发起了药物发现和合成联盟的机器学习。 13 家制药公司加入了该联盟，以设计和构建用于小分子发现的 AI 算法。 您需要确保制药应用中使用的数据都是真实的。但验证这一点的成本相当高，因为它需要人类专家的干预。 缺乏互操作性和统一的数据标准 仍然有多种 ，这意味着每家医院都可以采用他们选择的数据存储和格式化标准。这使得很难整合和使用来自不同医疗机构的药物相关研究所需的患者数据。 医疗保健 IT 标准和法规 制药行业的这些人工智能问题可以在政府层面解决。例如，瑞士个性化健康网络 (SPHN) 是瑞士政府发起的一项健康数据统一计划。 ，以简化瑞士医院、研究机构和监管机构之间的医疗数据交换。 SPHN 旨在建立一个国家基础设施 在个人层面上，制药研究人员可以受益于 等平台，该平台使用 NLP 从异构电子健康记录 (EHR) 系统中扫描和提取数据。 Deep 6 AI 算法偏差 “所有数据都是有偏见的。这不是偏执狂。这是事实。” – Sanjiv Narayan 博士，斯坦福大学医学教授。 如果 。数据偏差一直是制药和医疗保健行业的一个特别问题。研究表明，只有 提供了涵盖偏见问题的证据。 AI 驱动的模型的训练数据集不能代表目标人群，则很容易产生偏差 少数提交给 FDA 批准的人工智能产品 一些医学专业人士 。他们可以请求信息，例如数据来自何处以及收集数据的最初目的是什么。然后，工程师可以对算法进行调整，以解决任何人口误报问题。 认为，如果数据科学家与临床医生更密切地合作，并在构建算法时更多地了解数据，将有助于减少偏见 当算法在工作中不断学习时，它们也会产生偏见。因此，系统的审计对于确保所有基于人工智能的工具仍然相关并按预期工作至关重要。 与现有系统集成 在制药中部署人工智能意味着将其与现有平台和应用程序集成。许多制药公司仍然依赖过时的遗留系统，这些系统并非专为与 AI 协同工作或处理大量数据而设计。这样的系统使用他们的专有协议并且很难 。 与现代应用程序集成 希望将现代技术与遗留系统一起使用的制药公司可以受益于旨在与现有遗留系统无缝配合的 。 定制制药软件解决方案 制药应用的复杂性 人工智能在制药行业的用例相当复杂，该技术做出的预测存在很大的误差空间。以下是制药业如此复杂的原因： 每个患者都有个体特征，在临床试验中需要考虑许多因素。如果您正在开发一种治疗肝脏相关问题的药物，您需要找到没有其他健康状况会影响和影响您的结果的试验参与者。 需要考虑不同药物之间的相互作用，因为一个人可能服用多种药物来治疗不同的病症。 作为一种医学状况的疾病变异性可以有多种变体，并以不同的方式表现出来。 描述疾病和治疗的训练数据集是不平衡的，这会迫使算法推荐最常出现的解决方案，即使它不是正确的解决方案。 把它们加起来 德勤报告说， 在过去几年取得了一些进展。该咨询公司认为制药业中的 AI 可以改变这一点。除了上面提到的应用， ，这在该领域至关重要。 在我们已知的 7,000 种罕见病中，只有少数 人工智能还可以帮助制药公司实现合规 如果您想将这项先进技术融入您的业务，您可能必须与您选择的技术供应商合作。此外，最好的做法是： 确保您的训练数据集是真实的，即使验证过程代价高昂且需要人工专家干预 将 AI 纳入您的战略，而不是将其视为副业 培养强大的人工智能技能或将其外包给 专门的团队 鼓励您的数据科学家和临床医生之间的密切合作 请注意有关在制药中使用 AI 的最新法规，因为这些法规正在迅速变化 建立自己的道德专业知识来解决与 AI 相关的任何问题，如果您决定与该领域的其他参与者合作并共享您的数据，请特别注意隐私和安全 定期监控算法的偏差和不准确性性能，无论是用于疾病发现、试验参与者招募，还是药物广告。例如，加利福尼亚大学 ，发现人工智能模型倾向于向拉丁裔和非裔美国人客户过度推荐这些药物。 对社交媒体上的心理健康药物广告进行了一项研究 使用 AI 生成化合物时，请始终验证结果，因为它可能会产生有毒或不合适的成分 谈到人工智能在制药行业的未来， ，其中包括以下参与者： 普华永道预测将出现一个新的数字健康生态系统 解决方案供应商，他们将提供个性化治疗、药物剂量等。 协调者，他们可以使用人工智能和分析来满足患者的需求 平台提供商，他们将在上述参与者之间进行调解 根据这家咨询公司的说法，那些仍然拒绝让人工智能成为其运营一部分的公司将变成生态系统其余部分的单纯“合同制造商”。因此，如果您还没有考虑使用 AI 来增强您的业务流程，那么现在似乎是试验该技术的好时机。 您是否希望在药物开发和临床试验组织方面节省时间和金钱？ ！我们将帮助您构建和训练 AI 模型，并将它们无缝集成到您的系统中。 给我们写信
