Искусственный интеллект (ШИ) революционизирует бизнес во всех отраслях. Некоторые комментаторы даже ожидают, что внедрение нейронных сетей окажется важнее внедрения Интернета, и трансформирует каждый сектор, повлияет на каждый бизнес и катализирует каждую инновационную платформу. Экспоненциальная скорость, с которой сейчас развивается искусственный интеллект, столь же страшна, сколь и увлекательна. Ведущие эксперты поделились беспокойством по поводу того, как это повлияет на жизнь и влияние ИИ на работников. Но нет никаких сомнений, что в области наук о жизни ИИ поможет спасти многие жизни и уменьшить страдания пациентов.
Многие компании, занимающиеся наукой о жизни, уже используют мощность искусственного интеллекта для достижения медицинских успехов, и каждый вариант использования более увлекательным, чем следующий. Здесь, в Proclinical, не осталось незамеченным, что наши партнеры все чаще стремятся нанять людей с опытом работы с искусственным интеллектом, чтобы помочь их инновационным усилиям, создавая высокий спрос на таких квалифицированных специалистов. В этой статье мы перечислили 20 лучших способов, с помощью которых искусственный интеллект развивает науки о жизни, и некоторые компании, которые уже эффективно его используют.
1. ОТКРЫТИЕ ЛЕКАРСТВ
Открытие лекарств является жизненно важным, поскольку оно позволяет нам разрабатывать новые лекарства и методы лечения, которые могут улучшить и спасти жизнь людей, страдающих различными заболеваниями. ИИ можно использовать, чтобы помочь определить новые препараты-кандидаты и предусмотреть их эффективность и безопасность. По сравнению с традиционными методами открытия этот процесс намного упрощен, а это значит, что компании потенциально могут выводить лекарства на рынок быстрее и экономичнее. Это предполагает использование алгоритмов искусственного интеллекта для анализа больших объемов данных для обнаружения соединений, которые могут быть разработаны в лекарства. Это может включать в себя скрининг баз данных существующих соединений или природных продуктов, а также использование ИИ для разработки и синтеза новых соединений.
Insilico Medicine достигла заметных успехов в открытии лекарства, определив потенциальные средства лечения рака и возрастных заболеваний. Недавно компания получила первое обозначение FDA как лекарственного средства-сироты для препарата, открытого и разработанного с использованием искусственного интеллекта (ИИ) – маломолекулярного ингибитора для лечения идиопатического легочного фиброза (ИЛФ). Insilico сотрудничает с фармацевтическими компаниями, включая Pfizer, Novartis и GSK, чтобы продвигать свои соединения к клиническим испытаниям, демонстрируя потенциал открытия лекарства с помощью ИИ для ускорения процесса разработки лекарств.
2. КЛИНИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ
Определение соответствующих пациентов для клинического испытания может быть сложным, а мониторинг их ответа на лечение и потенциальных побочных эффектов занимает много времени и дорого. ИИ может помочь определить группы пациентов, которые, скорее всего, извлекут пользу от нового препарата, контролировать их в режиме реального времени и выявлять побочные явления или другие проблемы, которые могут повлиять на результаты испытаний.
Pfizer, одна из самых крупных в мире фармацевтических компаний, использует искусственный интеллект (AI) для оптимизации клинических испытаний. Посредством алгоритмов машинного обучения Pfizer стремится определить наиболее подходящую группу пациентов для своих клинических испытаний и контролировать состояние здоровья пациентов во время испытания.
3. КОНСТРУКЦИЯ МЕДИЦИНСКОГО ИЗДЕЛИЯ
Разработка эффективных медицинских устройств является сложным и сложным процессом, требующим тщательного рассмотрения различных факторов, таких как материалы, формы и размеры. Традиционно этот процесс включал в себя значительное количество проб и ошибок, что приводило к длительному и дорогому циклу разработки. Однако искусственный интеллект может помочь решить эти проблемы, оптимизировав дизайн медицинских устройств. Используя алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных, чтобы определить наиболее эффективные материалы, формы и размеры данного устройства, позволяя разработчикам принимать более обоснованные решения. Кроме того, искусственный интеллект может помочь в создании виртуальных прототипов медицинских устройств, позволяя разработчикам тестировать и совершенствовать конструкции в цифровой среде, уменьшая стоимость и время, необходимые для физического прототипирования. Используя искусственный интеллект для оптимизации дизайна продукта, компании могут ускорить процесс разработки медицинских устройств, снизить затраты и быстрее вывести на рынок лучшие продукты.
Johnson & Johnson Center for Device Innovation, расположенный в Хьюстоне, является лидером в создании медицинских устройств, которые используют ИИ для улучшения результатов лечения пациентов. Примеры медицинских устройств, разработанных с помощью ИИ, включают контактные линзы Acuvue Oasys, оптимизированные для каждого пользователя.
4. ДИЗАЙН ЛЕКАРСТВ
Дизайн лекарств — это процесс создания новых лекарств или оптимизации существующих для улучшения их терапевтических свойств. AI используется, чтобы предположить, как новое разработанное соединение будет взаимодействовать с биологическими мишенями, такими как белки или ферменты, и оптимизировать его свойства для повышения его эффективности и уменьшения побочных эффектов. Это может включать использование искусственного интеллекта для предсказания 3D-структуры целевой молекулы и разработки вписывающейся в нее молекулы, а также предсказания того, как молекула будет вестись во время шума. тело.
Schrödinger – это компания, использующая ИИ для ускорения процесса открытия нового лекарства. Они совмещают методы, основанные на физике, с методами машинного обучения, чтобы оценить и оптимизировать химические соединения перед их созданием. Это помогает фармацевтическим компаниям, биотехнологическим фирмам и академическим исследователям разрабатывать и разрабатывать новые лекарства более эффективно и с более низкой ценой.
5. ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ МЕДИЦИНА
Традиционная медицина часто предназначена для лечения широкого круга пациентов с подобными симптомами, тогда как персонализированная медицина адаптирована к специфическим генетическим особенностям и особенностям каждого пациента, учитывая индивидуальную изменчивость генов, среды и образа жизни. ИИ может генерировать информацию на основе генетической информации, биомаркеров и других физиологических данных, чтобы адаптировать планы лечения для отдельных пациентов, прогнозируя, как они будут отвечать на различные варианты лечения, что может помочь избежать побочных реакций, уменьшить использование дорогостоящих или ненужных методов лечения пациентов. которые вряд ли ответят, и уменьшить расходы на госпитализацию и амбулаторное лечение.
Deep Genomics – это компания, использующая ИИ для анализа геномных данных и разработки точных методов лечения генетических заболеваний. Искусственный интеллект особенно хорошо подходит для такого типа работы, поскольку он может быстро и точно обрабатывать большие наборы данных, чтобы идентифицировать закономерности и связки, которые людям будет трудно выявить. Генеральный директор Deep Genomics Бренден Фрей недавно похвастался: «Мы создали систему, которая в течение двух часов может сканировать более 200 000 патогенных мутаций пациентов и автоматически идентифицировать потенциальные лекарственные мишени».
6. ПРЕДНАЗНАЧЕНИЕ ПРЕПАРАТОВ
Перепрофилирование лекарств – это процесс определения новых способов использования существующих лекарств, первоначально разработанных для различных заболеваний. Это делается для того, чтобы потенциально сэкономить время и деньги в процессе разработки лекарства и быстрее предоставить эффективное лечение пациентам. ИИ может помочь определить существующее лекарство, которое может быть эффективным для лечения других заболеваний или состояний. Процесс предполагает использование алгоритмов машинного обучения для анализа химических структур и свойств лекарства, а затем их сравнение с информацией о болезнях и биологических путях.
Лондонская BenevolentAI является одной из таких компаний, использующих искусственный интеллект для определения новых способов использования существующих лекарств. GlobalData сообщает, что BenevolentAI определил несколько препаратов-кандидатов для перепрофилирования, включая препараты от болезни Паркинсона и COVID-19.
7. ИДЕНТИФИКАЦИЯ БИОМАРКЕРОВ
Идентификация биомаркеров – это процесс поиска измеряемого биологического индикатора, который может помочь диагностировать, предсказать или контролировать болезнь или лечение в медицине. ИИ может помочь идентифицировать биомаркеры, анализируя биологические и клинические данные пациентов, определяя закономерности и корреляции, которые могут быть слишком сложными для выявления людьми. Нейронные сети можно научить на данных распознавать конкретные биомаркеры, связанные с определенным заболеванием или состоянием, которые затем можно использовать для разработки более точных диагностических тестов или персонализированного лечения.
Foundation Medicine – это компания, которая использует передовое геномное тестирование для анализа ДНК больных раком и определения потенциальных биомаркеров, которые можно использовать для персонализации планов лечения. Они используют искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения для анализа больших наборов геномных данных из образцов опухолей, поиска закономерностей и корреляций, которые могут помочь предсказать ответ на лечение и прогрессирование заболевания. Выявляя эти биомаркеры, Foundation Medicine работает над улучшением результатов лечения рака путем разработки более целенаправленной и эффективной терапии, адаптированной к индивидуальным особенностям пациентов.
8. ЧАТ-БОТЫ И ВИРТУАЛЬНЫЕ ПОМОЩНИКИ
Чат-боты на базе искусственного интеллекта имеют много потенциальных возможностей для медико-научных компаний, в частности для предоставления поддержки клиентам, оптимизации процесса набора для клинических испытаний, работы в качестве виртуальных помощников для медицинских работников, генерации потенциальных клиентов и предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам, а также помощь в анализе данных для информирования бизнеса решения. Эти чат-боты могут помочь улучшить взаимодействие и удовлетворенность клиентов, повысить эффективность и сэкономить средства, а также предоставить ценную информацию для информирования об общей эффективности бизнеса.
Компания по управлению фармаконаблюдением MyMeds&Me в партнерстве с компанией OpenDialog, разговаривающей с искусственным интеллектом, разработала чат-бота под названием Phoebe, который помогает пациентам и медицинским работникам сообщать о побочных реакциях на лекарства в разговорной форме. MyMeds&Me использует Phoebe для оптимизации процесса отчетности, сокращения времени и усилий, необходимых для заполнения отчета, а также для повышения точности и полноты собранных данных.
9. АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Проблемы диагностики с помощью медицинских изображений, таких как МРТ и КТ, включают в себя возможность человеческой ошибки, субъективность интерпретации и необходимость специального обучения для точной интерпретации сложных изображений. ИИ может помочь анализировать медицинские изображения, чтобы выявить ранние признаки заболевания анализирует и позволяет врачам ставить более точные диагнозы. Это может избежать необходимости инвазивной диагностики, такой как биопсия, которая обычно нужна для подтверждения диагноза. Это может привести к лучшим результатам для пациентов и более эффективной системы здравоохранения.
Израильская медицинская технологическая компания Aidoc является одним из таких примеров, использующих искусственный интеллект для анализа медицинских изображений радиологического сканирования в режиме реального времени, чтобы обозначить потенциальные аномалии. Это помогает рентгенологам выявлять и определять приоритеты случаев, требующих немедленного внимания, позволяя им сперва сосредоточиться на наиболее критических случаях. Это помогает сократить время между диагностикой и лечением, улучшая результаты лечения пациентов.
10. АНАЛИЗ ЭЛЕКТРОННОЙ КАРТОЧКИ ЗДОРОВЬЯ (EHR).
Электронные записи о состоянии здоровья (EHR) – это цифровые версии истории болезни пациента, которые позволяют поставщикам медицинских услуг легко получать доступ к информации о здоровье пациента и позволяют пациентам активно участвовать в лечении своего здоровья. ИИ может помочь в анализе данных EHR, используя алгоритмы для выявления закономерностей и тенденций, которые могут быть неочевидными для человека.
Эту информацию можно использовать для улучшения ухода за пациентами и его результатов, позволяя поставщикам медицинских услуг принимать более обоснованные решения по вариантам лечения и индивидуальным планам ухода и помогая определить потенциальные риски для здоровья до того, как они станут серьезными, позволяя раннее и профилактическое вмешательство. лечение. Кроме того, такие компании, как Flatiron Health, используют ИИ для анализа данных EHR, чтобы помочь идентифицировать пациентов, подходящих для клинических испытаний, и отслеживать результаты пациентов.