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制药行业的人工智能

2022-09-14 10:16:224636

从治疗发现到患者体验，人工智能正在对制药行业产生重大影响。制药公司和研究人员正在以各种方式使用人工智能和机器学习。这些应用带来了更优质的药物和疫苗、更快的产品开发和更好的患者体验。

制药行业的人工智能

人工智能在医药行业的应用

人工智能通常被认为是一种未来的技术，但科学家们正在将其付诸实践。它正在帮助研究人员更有效、更安全、更有效地开发药物。

1. 药物和疫苗开发

制药研究人员可以建立一个计算机建模程序，该程序使用人工智能来运行数千种不同化合物的潜在组合。它可以自主筛选每种混合物并预测每种混合物的结果。手动完成同样的事情可能需要一个人几个月甚至几年的时间。

研究人员可以在人工智能确定可能对这种疾病有效的潜在治疗方法后介入。这使他们能够只关注最有希望的可能性，而不是广泛的初始列表。人工智能甚至可以找到人类可能没有想过尝试的物质的可能治疗方法或用途。

这项技术已经成功使用多年。澳大利亚的一组研究人员于 2019 年开发了第一种人工智能生成的人类级药物。他们让人工智能分析潜在化合物的数据库，直到找到最好的新流感疫苗。

2.疾病鉴定

医生和研究人员越快找出疾病是什么，他们就能越快找到合适的药物来治疗它。人工智能可以在不牺牲准确性的情况下帮助加快这一过程。

例如，医生可以使用人工智能快速识别患者症状的最可能原因，从而节省数小时、数天甚至更长的时间来做出诊断。由于人工智能的快速数据分析能力，这是可能的。它可以快速分析许多可能的解决方案，直到找到一些最合适的解决方案。

这可以导致更快、更准确的疾病诊断。此外，一旦发现问题，人工智能也可用于帮助医生快速确定治疗患者的最佳药物。

3. 数据处理与分析

药物开发严重依赖于处理和分析大量信息。例如，研究团队需要处理有关样本特性、开发过程、临床试验患者和试验结果的数据。

在整个开发过程中，研究人员必须仔细分析收集到的数据，以改进和改进他们正在开发的药物或疫苗。

人工智能允许研究人员减少数据处理和分析所需的时间。人工智能算法可能还不是科幻小说中看到的有感觉的情感机器人，但如果这项技术擅长一件事，那就是分析。

人工智能算法可以自主处理大量数据并提取有价值的见解和模式。事实上，它甚至可能会识别出人类可能错过的模式和趋势。

4. 临床试验筛选

临床试验是药物开发过程的重要组成部分。然而，一个成功的治疗依赖于拥有合适的患者群体。身体、状况或情况具有独特变量的人可能会影响试验结果的准确性。研究人员必须小心他们在这些项目中接受谁。

人工智能非常适合使候选人选择过程更加高效。研究人员可以输入他们在临床试验候选者中寻找的特征，例如年龄、性别或特定条件类型。然后，人工智能可以自动筛选每个候选人的个人资料，以找到最适合的人以及不符合必要标准的人。

人工智能在制药行业的好处

人工智能对制药行业的众多应用非常有效，但使用它有什么好处呢？特别是少数几个对行业和患者结果产生重大影响。

1. 更高的效率

人工智能最常被提及的好处之一是提高效率。这几乎适用于所有行业。人工智能可以显着减少开发、测试和开药所需的时间。这对研究人员、医生和患者来说非常有用。

研究人员可以使用 AI 建模和分析工具安全地测试更多潜在的治疗方法。人工智能还可以快速分析临床试验数据，让研究人员在更短的时间内做更多的事情。这同样适用于医生办公室。借助人工智能诊断工具，医生可以在更短的时间内为患者提供最佳治疗。

此外，使用人工智能编译和分析数字数据使研究团队之间的协作更加容易，进一步提高了效率。对于使用云计算的 AI 模型来说尤其如此，它使生命科学研究人员能够有效地协作，而不必依赖于昂贵的服务器基础设施。合作有助于更快、更准确、更有效地开发治疗方法。

2. 提高安全性

人工智能以多种方式提高了制药行业的安全性。例如，研究人员可以自主测试新疗法，而不是分析来自物理测试或数字建模的数据。AI 允许研究人员更彻底地测试治疗方法，以便在接触患者时更安全。

3. 更高的治疗精度

人工智能可以提高开发和实践中的治疗准确性。它可用于在短时间内测试数千种可能的治疗化合物。这增加了研究人员找到最佳治疗方法的可能性。

医生可以以同样的方式使用人工智能。它可能会为医生可能忽略的患者确定一种可能的治疗方法。理想情况下，人工智能模型可以客观地看待某人的症状，而医生可能会有无意的偏见影响他们的判断。然而，人工智能近年来因反映人类潜在偏见的数据偏见而面临一些反弹。人工智能模型必须经过仔细训练才能真正客观，才能充分实现其好处。

4. 减少浪费

提高准确性和效率可减少时间、金钱和资源方面的浪费。使用 AI 对潜在治疗方法进行数字化测试并仅筛选出最好的治疗方法，从而最大限度地减少将物理测试工具和材料浪费在没有希望的潜在治疗方法上的需要。使用人工智能为患者快速识别最佳药物的医生可以减少浪费在识别和尝试不适合患者的药物上的时间和金钱。