制药业的人工智能和机器学习
人工智能正在进入制药行业，为准备利用前沿技术的创新制药公司开辟新的可能性并创造新的竞争环境。AI 是一个广义术语，涵盖的领域包括复制人类认知过程（即符号逻辑）和机器学习 (ML)。使用机器学习可以准确预测、分类和识别模式——与人类神经网络的方式相同，但效率更高，规模更大。
今天谁在制药中利用人工智能？
国际制药龙头企业都使用人工智能技术或大数据解决方案来促进该领域的研发。例如：
人工智能为制药行业带来价值的主要领域
药物发现和开发中的人工智能
药物发现和药物开发是制药行业的核心运营领域。它包含以下几部分：
医药制造中的人工智能
人工智能允许简化制药公司的生产流程——改进可以跨越多个领域，例如：
人工智能可以提高生产效率，从而加快产出并减少浪费。因为减少了人为干预和数据处理。机器学习算法可确保更精确地执行某些任务，并帮助确定可以进一步简化的领域，从而显着提高生产流程。
处理生物医学和临床数据
人类在阅读、分组和解释大量数据方面效率特别低，但这正是人工智能发挥作用并发挥作用的地方。制药行业的研究人员可以节省大量时间，否则他们需要花费大量时间来检查大量数据（例如研究出版物）以验证或放弃假设。
人工智能的应用对制药行业来说是一个福音。好处可以跨越研究和制造——人工智能还可以帮助收集和交叉参考临床研究中收集的有价值的视觉、定性和定量数据。可以通过数据科学收集和解释有关患者何时服用药物、服用其他药物以及经历的反应的汇总信息。机器学习还可以利用来自全球数百万医疗保健提供者的大量匿名信息来处理、分析和识别可能的副作用、症状和健康改善的重要模式。
个性化医疗和罕见病
人工智能收集的医疗信息可用于为各种医疗状况生成所谓的「知识图谱」，将与其相关的基因和影响它的化合物联系起来。从本质上讲，它为制造商提供了一个直升飞机的视角，有助于理解无数复杂的关系——这对人类来说是一项艰巨的任务。
重要的是，通过自然语言处理和语音识别，人工智能平台可以利用未注释的数据。
那么，个性化医疗有什么好处呢？为患者提供更好的诊断和治疗。这不是白日梦——这项技术已经在使用中。通过结合从生物学和分析收集的各种医学图像和患者信息， IBM Watson for Oncology 等人工智能系统 可以帮助医生检测癌症并根据遗传学预测健康问题。Watson 会根据每位患者的医疗信息和病史推荐个性化的治疗计划。
人工智能还可以根据个人的测试结果、遗传、过敏和患者对先前治疗反应的历史数据，在开发个性化药物治疗方面提供巨大的支持。
确定临床试验候选人
通过提高临床研究的成功率和减轻药物研发负担，可以大幅降低医学研究的高成本。尽管增加了制药研发投资，但人工智能可以缓解许多药物未能进入市场的当前趋势。
人工智能有望将临床试验从研究准备到执行的方式转变为提高试验成功率。例如，可以使用人工智能优化药物试验，方法是在试验期间更好地识别候选人并简化对这些患者的监测和指导。
AI 可以应用先进的预测分析来分析患者的遗传信息，并帮助研究人员确定合适的患者组进行试验。这可以帮助确定最佳样本量——如果由人手动执行，这项任务将需要数周或数月的时间。
同样，便利是次要的收获。语音和自由书写识别等人工智能技术可以显着减少医生笔记和摄入文件的处理时间。
预测治疗结果
治疗癌症是一项复杂的任务，除了手术干预外，还涉及不同的放射治疗和药物治疗。为了提高癌症治疗的成功率，必须准确预测结果。今天，借助先进的人工智能模型，这成为可能。
人工智能可以支持癌症治疗，并通过识别可能影响结果的因素之间的关系来帮助预测患者对可能的药物治疗的反应，
药物必须经常联合使用以提高治疗效果并减少副作用以有效治疗癌症。由于药物组合的实验筛选历来非常缓慢且昂贵，因此尚未完全发现组合疗法的益处。人工智能模型是一个福音，有助于确定最佳组合，以选择性地杀死具有特定遗传或功能构成的癌细胞。
药品供应链
生物制药供应链基于许多复杂的流程和关系，可以通过 AI 进行极大改进。这包括决策制定、协调运营效率，并最终创建具有成本效益、近乎自主且蓬勃发展的供应链。据德勤称，人工智能可能对供应链的五个关键领域和流程产生最大影响。
端到端可见性
端到端可见性意味着处理有关药品采购的数据并确定整个药品供应链中的需求触发因素。
需求预测
需要预测需求并精确调整供应和库存水平，以确保患者始终能够及时、可靠和不间断地获得治疗。这对于有效期短的药物尤其重要。通过利用预测分析，基于人工智能的技术可以从供应链中获得洞察力，更好地同步市场需求和药品供应。
智能流程自动化
借助数字化和智能流程自动化 (IPA)，公司可以建立跨供应链协调的经济高效、可靠且稳健的流程。这有助于根据机器人输入的输出做出高级决策，最大限度地减少错误，改进性能指标并产生战略洞察力。
预测性维护
与任何其他制造公司一样，生物制药公司不断应对许多与合规性、质量和安全相关的挑战。他们需要监控设备性能、预测潜在故障和维护措施，以提高运营效率并确保机器正常运行。预测性维护是一个人工智能技术领域，它使它变得更容易一些，并从等式中消除了人为错误。
保护供应链
为了解决与假药或劣药相关的问题，制药公司正在投资人工智能技术。通过提高安全性、透明度和可追溯性，他们可以保护供应链的完整性并提高对产品的信任度。
药物警戒
药物警戒是药物安全监测背后的科学和活动——检测、评估、理解和预防药物的不良反应或其他可能的药物相关问题。
药物警戒涉及收集大量数据，然后对其进行处理。最近，该计划扩大了其关注范围，包括草药、传统和补充药物、血液制品、医疗器械、草药警戒、血液警戒和物质警戒。用于观察和得出结论的唯一数据点使其成为应用深度学习算法和使用 AI 进行高级分析的好地方。该领域的人工智能为解决分类和预测问题提供了机会。这推动了有效性和新见解的产生。
人工智能驱动的应用程序可以自动执行与临床病例处理相关的手动和日常任务，从而减少处理时间并降低进行药物警戒的总体成本。使用 AI 的另一个增值案例是将自然语言处理 (NLP) 应用于广泛的数据集，例如白皮书、文章、文献或电子病历，以检测新治疗产品的意外效果。
药物依从性和剂量
没有药物依从性，任何药物治疗都是无效的。只有遵循药物、饮食、运动和心理健康方面的医疗建议，才能提高患者成功的机会。
由于缺乏在患者家中提供远程护理服务的资源，只能通过定期的办公室访问来控制依从性。人工智能技术在依从性监控方面越来越受欢迎。这可以通过利用各种物联网设备和集中数据收集以多种方式完成。
参考资料：
- 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
