Практикум 9 использование искусственного интеллекта при моделировании фармацевтических производств
Зачем фармацевтике искусственный интеллект
жүктеу/скачать 217.03 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Как ИИ поможет фармацевтическим компаниям
| Зачем фармацевтике искусственный интеллект
Начиная от процесса разработки лекарственных препаратов и до их покупки пациентом в аптеке, фармацевтике приходится работать с огромными объемами данных. Информация о лабораторной диагностике, мониторинг состояния пациентов, посты на форумах и в социальных сетях об эффективности препарата – все это полезные сведения для фармацевтической компании. Однако в виду их количества и разрозненности, фирма-производитель не успевает обработать и усвоить эти знания, а тем более применить. В решении этой и других задач может помочь искусственный интеллект. Как ИИ поможет фармацевтическим компаниям Стремление фармкомпаний собирать, систематизировать и анализировать большие данные заставили их обратиться к технологиям искусственного интеллекта. Созданная учеными нейросеть без труда справиться со сбором необходимой информации как во время создания препарата, так и в получении обратной связи от пациентов. Другой задачей, где бы пригодился искусственный интеллект, является сокращение сроков разработки лекарственных средств. На конференции «Большие данные в фарме», организованной Semantic Hub представители фармацевтической индустрии высказались, что с помощью ИИ хотели бы снизить период разработки препаратов. Сегодня для того чтобы представить на рынке один новый медикамент, требуется минимум 10 лет и несколько миллиардов долларов. При этом вероятность, что этот препарат будет продаваться, составляет примерно 10%. Кроме того, создание нового лекарства может быть прервано на первых стадиях из-за небезопасности или неэффективности. В результате деньги будут потрачены впустую. Сократить риск при принятии решений о разработке новых лекарственных препаратов и избежать неудач на поздних стадиях создания помогают аналитика и компьютерное моделирование. Так, в Институте системной биологии в США создают модели виртуальных пациентов с определенными заболеваниями, на которых пытаются выявить эффективность лекарств. Еще одна задача, в которой бы пригодилась помощь искусственного интеллекта, - рост устойчивости возбудителей инфекционных заболеваний к воздействию антибактериальных препаратов. Эту проблему невозможно решить без анализа большого объема данных. Смоленские ученые уже предприняли попытку создать базу данных результатов лабораторных исследований, позволяющую анализировать изменения стойкости возбудителей заболеваний. Однако этого пока недостаточно. Западные и российские представители фармацевтической промышленности еще мало сотрудничают с ИТ-компаниями. И хотя многие уже осознали пользу от применения компьютерного моделирования и искусственного интеллекта, фармкомпании достаточно консервативны и не до конца доверяют таким технологиям. жүктеу/скачать 217.03 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|