制藥業的人工智慧和機器學習
人工智慧正在進入制藥行業，為準備利用前沿技術的創新制藥公司開辟新的可能性並創造新的競爭環境。AI 是一個廣義術語，涵蓋的領域包括復制人類認知過程（即符號邏輯）和機器學習 (ML)。使用機器學習可以準確預測、分類和辨識模式——與人類神經網路的方式相同，但效率更高，規模更大。
今天誰在制藥中利用人工智慧？
國際制藥龍頭企業都使用人工智慧技術或大數據解決方案來促進該領域的研發。例如：
人工智慧為制藥行業帶來價值的主要領域
藥物發現和開發中的人工智慧
藥物發現和藥物開發是制藥行業的核心營運領域。它包含以下幾部份：
醫藥制造中的人工智慧
人工智慧允許簡化制藥公司的生產流程——改進可以跨越多個領域，例如：
人工智慧可以提高生產效率，從而加快產出並減少浪費。因為減少了人為幹預和數據處理。機器學習演算法可確保更精確地執行某些任務，並幫助確定可以進一步簡化的領域，從而顯著提高生產流程。
處理生物醫學和臨床數據
人類在閱讀、分組和解釋大量數據方面效率特別低，但這正是人工智慧發揮作用並行揮作用的地方。制藥行業的研究人員可以節省大量時間，否則他們需要花費大量時間來檢查大量數據（例如研究出版物）以驗證或放棄假設。
人工智慧的套用對制藥行業來說是一個福音。好處可以跨越研究和制造——人工智慧還可以幫助收集和交叉參考臨床研究中收集的有價值的視覺、定性和定量數據。可以透過數據科學收集和解釋有關患者何時服用藥物、服用其他藥物以及經歷的反應的匯總資訊。機器學習還可以利用來自全球數百萬醫療保健提供者的大量匿名資訊來處理、分析和辨識可能的副作用、癥狀和健康改善的重要模式。
個人化醫療和罕見病
人工智慧收集的醫療資訊可用於為各種醫療狀況生成所謂的「知識圖譜」，將與其相關的基因和影響它的化合物聯系起來。從本質上講，它為制造商提供了一個直升飛機的視角，有助於理解無數復雜的關系——這對人類來說是一項艱巨的任務。
重要的是，透過自然語言處理和語音辨識，人工智慧平台可以利用未註釋的數據。
那麽，個人化醫療有什麽好處呢？為患者提供更好的診斷和治療。這不是白日夢——這項技術已經在使用中。透過結合從生物學和分析收集的各種醫學影像和患者資訊， IBM Watson for Oncology 等人工智慧系統 可以幫助醫生檢測癌癥並根據遺傳學預測健康問題。Watson 會根據每位患者的醫療資訊和病史推薦個人化的治療計劃。
人工智慧還可以根據個人的測試結果、遺傳、過敏和患者對先前治療反應的歷史數據，在開發個人化藥物治療方面提供巨大的支持。
確定臨床試驗候選人
透過提高臨床研究的成功率和減輕藥物研發負擔，可以大幅降低醫學研究的高成本。盡管增加了制藥研發投資，但人工智慧可以緩解許多藥物未能進入市場的當前趨勢。
人工智慧有望將臨床試驗從研究準備到執行的方式轉變為提高試驗成功率。例如，可以使用人工智慧最佳化藥物試驗，方法是在試驗期間更好地辨識候選人並簡化對這些患者的監測和指導。
AI 可以套用先進的預測分析來分析患者的遺傳資訊，並幫助研究人員確定合適的患者組進行試驗。這可以幫助確定最佳樣本量——如果由人手動執行，這項任務將需要數周或數月的時間。
同樣，便利是次要的收獲。語音和自由書寫辨識等人工智慧技術可以顯著減少醫生筆記和攝入檔的處理時間。
預測治療結果
治療癌癥是一項復雜的任務，除了手術幹預外，還涉及不同的放射治療和藥物治療。為了提高癌癥治療的成功率，必須準確預測結果。今天，借助先進的人工智慧模型，這成為可能。
人工智慧可以支持癌癥治療，並透過辨識可能影響結果的因素之間的關系來幫助預測患者對可能的藥物治療的反應，
藥物必須經常聯合使用以提高治療效果並減少副作用以有效治療癌癥。由於藥物組合的實驗篩選歷來非常緩慢且昂貴，因此尚未完全發現組合療法的益處。人工智慧模型是一個福音，有助於確定最佳組合，以選擇性地殺死具有特定遺傳或功能構成的癌細胞。
藥品供應鏈
生物制藥供應鏈基於許多復雜的流程和關系，可以透過 AI 進行極大改進。這包括決策制定、協調營運效率，並最終建立具有成本效益、近乎自主且蓬勃發展的供應鏈。據德勤稱，人工智慧可能對供應鏈的五個關鍵領域和流程產生最大影響。
端到端可見性
端到端可見性意味著處理有關藥品采購的數據並確定整個藥品供應鏈中的需求觸發因素。
需求預測
需要預測需求並精確調整供應和庫存水平，以確保患者始終能夠及時、可靠和不間斷地獲得治療。這對於有效期短的藥物尤其重要。透過利用預測分析，基於人工智慧的技術可以從供應鏈中獲得洞察力，更好地同步市場需求和藥品供應。
智慧流程自動化
借助數位化和智慧流程自動化 (IPA)，公司可以建立跨供應鏈協調的經濟高效、可靠且穩健的流程。這有助於根據機器人輸入的輸出做出高級決策，最大限度地減少錯誤，改進效能指標並產生戰略洞察力。
預測性維護
與任何其他制造公司一樣，生物制藥公司不斷應對許多與合規性、品質和安全相關的挑戰。他們需要監控裝置效能、預測潛在故障和維護措施，以提高營運效率並確保機器正常執行。預測性維護是一個人工智慧技術領域，它使它變得更容易一些，並從等式中消除了人為錯誤。
保護供應鏈
為了解決與假藥或劣藥相關的問題，制藥公司正在投資人工智慧技術。透過提高安全性、透明度和可追溯性，他們可以保護供應鏈的完整性並提高對產品的信任度。
藥物警戒
藥物警戒是藥物安全監測背後的科學和活動——檢測、評估、理解和預防藥物的不良反應或其他可能的藥物相關問題。
藥物警戒涉及收集大量數據，然後對其進行處理。最近，該計劃擴大了其關註範圍，包括草藥、傳統和補充藥物、血液制品、醫療器械、草藥警戒、血液警戒和物質警戒。用於觀察和得出結論的唯一數據點使其成為套用深度學習演算法和使用 AI 進行高級分析的好地方。該領域的人工智慧為解決分類和預測問題提供了機會。這推動了有效性和新見解的產生。
人工智慧驅動的應用程式可以自動執行與臨床病例處理相關的手動和日常任務，從而減少處理時間並降低進行藥物警戒的總體成本。使用 AI 的另一個增值案例是將自然語言處理 (NLP) 套用於廣泛的數據集，例如白皮書、文章、文獻或電子病歷，以檢測新治療產品的意外效果。
藥物依從性和劑量
沒有藥物依從性，任何藥物治療都是無效的。只有遵循藥物、飲食、運動和心理健康方面的醫療建議，才能提高患者成功的機會。
由於缺乏在患者家中提供遠端護理服務的資源，只能透過定期的辦公室存取來控制依從性。人工智慧技術在依從性監控方面越來越受歡迎。這可以透過利用各種物聯網裝置和集中數據收集以多種方式完成。
參考資料：
- https:// scitechdaily.com/artifi cial-intelligence-predicts-drug-combinations-that-kill-cancer-cells-more-effectively/
- https:// www2.deloitte.com/us/en /insights/industry/life-sciences/biopharma-supply-chain.html
