Штучний інтелект (ШІ) революціонізує бізнес у всіх галузях. Деякі коментатори навіть очікують, що впровадження нейронних мереж виявиться важливішим, ніж впровадження Інтернету, і трансформує кожен сектор, вплине на кожен бізнес і каталізує кожну інноваційну платформу. Експоненціальна швидкість, з якою зараз розвивається штучний інтелект, настільки ж страшна, як і захоплююча. Провідні експерти поділилися занепокоєнням щодо того, як це вплине на життя та вплив ШІ на працівників. Але немає жодних сумнівів, що в галузі наук про життя ШІ допоможе врятувати багато життів і зменшити страждання пацієнтів.
Багато компаній, що займаються наукою про життя, уже використовують потужність штучного інтелекту для досягнення медичних успіхів, і кожен варіант використання є більш захоплюючим, ніж наступний. Тут, у Proclinical, не залишилося непоміченим те, що наші партнери все частіше прагнуть найняти людей із досвідом роботи зі штучним інтелектом, щоб допомогти їхнім інноваційним зусиллям, створюючи високий попит на таких кваліфікованих спеціалістів. У цій статті ми перерахували 20 найкращих способів, за допомогою яких штучний інтелект розвиває науки про життя, і деякі компанії, які вже ефективно його використовують.
1. ВІДКРИТТЯ ЛІКІВ
Відкриття ліків є життєво важливим, оскільки воно дозволяє нам розробляти нові ліки та методи лікування, які можуть покращити та врятувати життя людей, які страждають від різних захворювань. ШІ можна використовувати, щоб допомогти визначити нові препарати-кандидати та передбачити їхню ефективність і безпеку. Порівняно з традиційними методами відкриття, цей процес набагато спрощений, а це означає, що компанії потенційно можуть виводити ліки на ринок швидше та економічніше. Це передбачає використання алгоритмів штучного інтелекту для аналізу великих обсягів даних для виявлення сполук, які потенційно можуть бути розроблені в ліки. Це може включати скринінг баз даних існуючих сполук або природних продуктів, а також використання ШІ для розробки та синтезу нових сполук.
Insilico Medicine досягла помітних успіхів у відкритті ліків, визначивши потенційні засоби лікування раку та вікових захворювань. Нещодавно компанія отримала перше позначення FDA як лікарського засобу-сироти для препарату, відкритого та розробленого з використанням штучного інтелекту (ШІ) – маломолекулярного інгібітора для лікування ідіопатичного легеневого фіброзу (ІЛФ). Insilico співпрацює з фармацевтичними компаніями, включаючи Pfizer, Novartis і GSK, щоб просувати свої сполуки до клінічних випробувань, демонструючи потенціал відкриття ліків за допомогою ШІ для прискорення процесу розробки ліків.
2. КЛІНІЧНІ ВИПРОБУВАННЯ
Визначення відповідних пацієнтів для клінічного випробування може бути складним, а моніторинг їх відповіді на лікування та будь-яких потенційних побічних ефектів займає багато часу та дорого. ШІ може допомогти визначити групи пацієнтів, які, швидше за все, отримають користь від нового препарату, контролювати їх у режимі реального часу та виявляти побічні явища чи інші проблеми, які можуть вплинути на результати випробувань.
Pfizer, одна з найбільших у світі фармацевтичних компаній, використовує штучний інтелект (AI) для оптимізації клінічних випробувань. За допомогою алгоритмів машинного навчання Pfizer прагне визначити найбільш підходящу групу пацієнтів для своїх клінічних випробувань і контролювати стан здоров’я пацієнтів під час випробування.
3. КОНСТРУКЦІЯ МЕДИЧНОГО ВИРОБУ
Розробка ефективних медичних пристроїв є складним і складним процесом, який вимагає ретельного розгляду різних факторів, таких як матеріали, форми та розміри. Традиційно цей процес включав значну кількість проб і помилок, що призводило до тривалого та дорогого циклу розробки. Однак штучний інтелект може допомогти вирішити ці проблеми, оптимізувавши дизайн медичних пристроїв. Використовуючи алгоритми машинного навчання, штучний інтелект може аналізувати великі обсяги даних, щоб визначити найефективніші матеріали, форми та розміри для даного пристрою, дозволяючи розробникам приймати більш обґрунтовані рішення. Крім того, штучний інтелект може допомогти у створенні віртуальних прототипів медичних пристроїв, дозволяючи розробникам тестувати та вдосконалювати конструкції в цифровому середовищі, зменшуючи вартість і час, необхідні для фізичного прототипування. Використовуючи штучний інтелект для оптимізації дизайну продукту, компанії можуть прискорити процес розробки медичних пристроїв, зменшити витрати та швидше вивести на ринок кращі продукти.
Johnson & Johnson Center for Device Innovation, розташований у Х’юстоні, є лідером у створенні медичних пристроїв, які використовують ШІ для покращення результатів лікування пацієнтів. Приклади медичних пристроїв, розроблених за допомогою ШІ, включають контактні лінзи Acuvue Oasys, які оптимізовані для кожного користувача.
4. ДИЗАЙН ЛІКІВ
Дизайн ліків — це процес створення нових ліків або оптимізації існуючих для покращення їхніх терапевтичних властивостей. AI використовується, щоб передбачити, як нова розроблена сполука буде взаємодіяти з біологічними мішенями, такими як білки або ферменти, і оптимізувати її властивості для підвищення її ефективності та зменшення побічних ефектів. Це може включати використання штучного інтелекту для передбачення 3D-структури цільової молекули та розробки молекули, яка вписуватиметься в неї, а також передбачення того, як молекула поводитиметься під час шуму. тіло.
Schrödinger – це компанія, яка використовує ШІ для прискорення процесу відкриття нових ліків. Вони поєднують методи, засновані на фізиці, з методами машинного навчання, щоб оцінити й оптимізувати хімічні сполуки перед їх створенням. Це допомагає фармацевтичним компаніям, біотехнологічним фірмам і академічним дослідникам розробляти та розробляти нові ліки ефективніше та з нижчою ціною.
5. ПЕРСОНАЛІЗОВАНА МЕДИЦИНА
Традиційна медицина часто призначена для лікування широкого кола пацієнтів із подібними симптомами, тоді як персоналізована медицина адаптована до специфічних генетичних особливостей і особливостей кожного пацієнта, враховуючи індивідуальну мінливість генів, середовища та способу життя. ШІ може генерувати інформацію на основі генетичної інформації, біомаркерів та інших фізіологічних даних, щоб адаптувати плани лікування для окремих пацієнтів, прогнозуючи, як вони будуть відповідати на різні варіанти лікування, що може допомогти уникнути побічних реакцій, зменшити використання дорогих або непотрібних методів лікування пацієнтів, які навряд чи дадуть відповідь, і зменшити витрати на госпіталізацію та амбулаторне лікування.
Deep Genomics — це компанія, яка використовує ШІ для аналізу геномних даних і розробки точних методів лікування генетичних захворювань. Штучний інтелект особливо добре підходить для такого типу роботи, оскільки він може швидко й точно обробляти великі набори даних, щоб ідентифікувати закономірності та зв’язки, які людям буде важко виявити. Генеральний директор Deep Genomics Бренден Фрей нещодавно похвалився: «Ми створили систему, яка протягом двох годин може сканувати понад 200 000 патогенних мутацій пацієнтів і автоматично ідентифікувати потенційні мішені для ліків».
6. ПЕРЕПРИЗНАЧЕННЯ ПРЕПАРАТІВ
Перепрофілювання ліків – це процес визначення нових способів використання існуючих ліків, які спочатку були розроблені для різних захворювань. Це робиться для того, щоб потенційно заощадити час і гроші в процесі розробки ліків і швидше надати ефективне лікування пацієнтам. ШІ може допомогти визначити існуючі ліки, які можуть бути ефективними для лікування інших захворювань або станів. Процес передбачає використання алгоритмів машинного навчання для аналізу хімічних структур і властивостей ліків, а потім їх порівняння з інформацією про хвороби та біологічні шляхи.
Лондонська BenevolentAI є однією з таких компаній, яка використовує штучний інтелект для визначення нових способів використання існуючих ліків. GlobalData повідомляє, що BenevolentAI визначив кілька препаратів-кандидатів для перепрофілювання, включаючи препарати від хвороби Паркінсона та COVID-19.
7. ІДЕНТИФІКАЦІЯ БІОМАРКЕРІВ
Ідентифікація біомаркерів — це процес пошуку вимірюваного біологічного індикатора, який може допомогти діагностувати, передбачити або контролювати хворобу чи лікування в медицині. ШІ може допомогти ідентифікувати біомаркери, аналізуючи біологічні та клінічні дані пацієнтів, визначаючи закономірності та кореляції, які можуть бути надто складними для виявлення людьми. Нейронні мережі можна навчити на цих даних розпізнавати конкретні біомаркери, пов’язані з певним захворюванням або станом, які потім можна використовувати для розробки більш точних діагностичних тестів або персоналізованого лікування.
Foundation Medicine — це компанія, яка використовує передове геномне тестування для аналізу ДНК хворих на рак і визначення потенційних біомаркерів, які можна використовувати для персоналізації планів лікування. Вони використовують штучний інтелект і алгоритми машинного навчання для аналізу великих наборів геномних даних із зразків пухлин, пошуку закономірностей і кореляцій, які можуть допомогти передбачити відповідь на лікування та прогресування захворювання. Виявляючи ці біомаркери, Foundation Medicine працює над покращенням результатів лікування раку шляхом розробки більш цілеспрямованої та ефективної терапії, адаптованої до індивідуальних особливостей пацієнтів.
8. ЧАТ-БОТИ ТА ВІРТУАЛЬНІ ПОМІЧНИКИ
Чат-боти на базі штучного інтелекту мають багато потенційних можливостей для медико-наукових компаній, зокрема для надання підтримки клієнтам, оптимізації процесу набору для клінічних випробувань, роботи в якості віртуальних помічників для медичних працівників, генерації потенційних клієнтів і надання персоналізованих рекомендацій щодо продуктів, а також допомоги в аналізі даних для інформування бізнесу рішення. Ці чат-боти можуть допомогти покращити взаємодію та задоволеність клієнтів, підвищити ефективність і заощадити кошти, а також надати цінну інформацію для інформування про загальну ефективність бізнесу.
Компанія з управління фармаконаглядом MyMeds&Me у партнерстві з компанією OpenDialog, що розмовляє зі штучним інтелектом, розробила чат-бота під назвою Phoebe, який допомагає пацієнтам і медичним працівникам повідомляти про побічні реакції на ліки в розмовній формі. MyMeds&Me використовує Phoebe, щоб оптимізувати процес звітування, скоротити час і зусилля, необхідні для заповнення звіту, а також підвищити точність і повноту зібраних даних.
9. АНАЛІЗ МЕДИЧНОЇ ВІДОБРАЖЕННЯ
Проблеми діагностики за допомогою медичних зображень, таких як МРТ і КТ, включають можливість людської помилки, суб’єктивність інтерпретації та необхідність спеціального навчання для точної інтерпретації складних зображень. ШІ може допомогти аналізувати медичні зображення, щоб виявити ранні ознаки захворювання аналізує та дає можливість лікарям ставити точніші діагнози. Це потенційно може уникнути необхідності інвазивної діагностики, такої як біопсія, яка зазвичай потрібна для підтвердження діагнозу. Це може призвести до кращих результатів для пацієнтів і ефективнішої системи охорони здоров’я.
Ізраїльська медична технологічна компанія Aidoc є одним із таких прикладів, яка використовує штучний інтелект для аналізу медичних зображень радіологічного сканування в режимі реального часу, щоб позначити потенційні аномалії. Це допомагає рентгенологам виявляти та визначати пріоритети випадків, які потребують негайної уваги, дозволяючи їм спершу зосередитися на найбільш критичних випадках. Це допомагає скоротити час між діагностикою та лікуванням, покращуючи результати лікування пацієнтів.
10. АНАЛІЗ ЕЛЕКТРОННОЇ КАРТОЧКИ ЗДОРОВ’Я (EHR).
Електронні записи про стан здоров’я (EHR) — це цифрові версії історії хвороби пацієнта, які дозволяють постачальникам медичних послуг легко отримувати доступ до інформації про здоров’я пацієнта та дають змогу пацієнтам брати активнішу участь у лікуванні свого здоров’я. ШІ може допомогти в аналізі даних EHR, використовуючи алгоритми для виявлення закономірностей і тенденцій, які можуть бути неочевидними для людини.
Цю інформацію можна використовувати для покращення догляду за пацієнтами та його результатів, дозволяючи постачальникам медичних послуг приймати більш обґрунтовані рішення щодо варіантів лікування та індивідуальних планів догляду та допомагаючи визначити потенційні ризики для здоров’я до того, як вони стануть серйозними, дозволяючи раннє втручання та профілактичне лікування. Крім того, такі компанії, як Flatiron Health, використовують ШІ для аналізу даних EHR, щоб допомогти ідентифікувати пацієнтів, які підходять для клінічних випробувань, і відстежувати результати пацієнтів.