Tác động của trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm

Áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm cũng có khả năng giải quyết những hạn chế trong thử nghiệm lâm sàng và cải thiện kết quả của bệnh nhân.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm đang tạo ra những đột phá đầy tính hứa hẹn.

Trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) là hai công nghệ riêng biệt đã có những đóng góp đáng kể cho ngành dược phẩm. AI đề cập đến các sản phẩm dựng sẵn sử dụng các mẫu dựa trên hành vi của con người để trả lời các câu hỏi hoặc thực hiện nhiệm vụ, trong khi ML sử dụng thuật toán toán học để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu. ML là tập hợp con của AI, nghĩa là không phải tất cả AI đều dựa trên ML.

Ưu điểm của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm

Trong ngành dược phẩm, ML là công cụ xác định bệnh, giúp chẩn đoán nhanh hơn và cải thiện kết quả. Mặt khác, AI đang chuyển đổi quy trình khám phá và sản xuất thuốc, tăng năng suất, hiệu quả và tốc độ. Điều này đã cho phép các công ty dược phẩm tung ra sản phẩm nhanh hơn và giảm chi phí.

Phát triển thuốc

Tác động của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm còn vượt ra ngoài việc phát triển và phân phối thuốc. Thị trường toàn cầu cho phần mềm dựa trên AI được dự đoán sẽ đạt 126 tỷ USD vào năm 2025, cho thấy tầm quan trọng của nó trong các ngành công nghiệp khác nhau. Trong ngành dược phẩm, các động lực và thách thức chính bao gồm đáp ứng mong đợi của khách hàng, giải quyết các bệnh nan y và điều hướng các quyền sở hữu trí tuệ phức tạp.

Phân tích dự đoán

Mặc dù sự phát triển của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm có thể đi kèm với chi phí ngày càng tăng, nhưng lợi ích của phân tích dự đoán sẽ lớn hơn chi phí ban đầu. Bằng cách làm cho thuốc hiệu quả hơn sớm hơn trong quá trình phát triển, chi phí liên quan đến thử nghiệm lâm sàng có thể giảm xuống. Điều này dẫn đến sự chấp thuận của FDA nhanh hơn và chi phí nghiên cứu và phát triển thấp hơn.

Thử nghiệm lâm sàng

Các quy trình thử nghiệm lâm sàng truyền thống gặp phải những hạn chế như dữ liệu bị phân mảnh, sao chép dữ liệu thủ công và khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn mới. Các vấn đề này đều có thể xử lý bằng cách áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm. AI và các công nghệ tiên tiến khác thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu có thể thúc đẩy các phương pháp điều trị nhắm mục tiêu và chính xác hơn. Những tiến bộ này có khả năng chuyển hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe sang một hệ sinh thái được cá nhân hóa, dự đoán, phòng ngừa và có sự tham gia nhiều hơn.

Thu thập dữ liệu

Ưu điểm của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm và trong các thử nghiệm lâm sàng bao gồm việc thu thập dữ liệu được cải thiện, luồng thông tin kỹ thuật số và tăng cường tuyển dụng người tham gia thông qua các thiết bị đeo được. Giám sát từ xa giúp tăng sự thuận tiện và ghi nhớ, trong khi các thuật toán theo dõi và dự đoán hành vi của bệnh nhân. Hơn nữa, AI và ML cho phép các tổ chức sử dụng lại dữ liệu hiện có, loại bỏ nhu cầu phát triển cơ sở dữ liệu mới cho mỗi thử nghiệm.

Xử lý dữ liệu

Tốc độ xử lý dữ liệu của AI vượt quá khả năng của con người. Sự hợp tác của Pfizer với IBM trong Watson Drug Discovery minh chứng cho điều này, vì Watson có thể kiểm tra hàng triệu bài báo y tế trong một khoảng thời gian ngắn mà một nhà nghiên cứu là con người cần. Quá trình tăng tốc này cho phép các nhà nghiên cứu xác định sớm hơn những triển vọng đầy hứa hẹn, dẫn đến việc đưa ra các loại thuốc và phương pháp điều trị mới.

Hiện đại hóa

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm đã đóng vai trò then chốt trong việc hiện đại hóa ngành và tạo ra những kết quả có tác động. Những công nghệ này đã cách mạng hóa việc phát triển các loại thuốc, phương pháp điều trị bệnh và liệu pháp mới.

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm mang lại lợi ích đáng kể về mặt chi phí trong việc phát triển thuốc. Bất chấp sự phát triển nhanh chóng và các chi phí liên quan, lợi ích của phân tích dự đoán dựa trên AI/ML vẫn lớn hơn chi phí ban đầu. Công nghệ AI/ML giúp thuốc phát huy tác dụng sớm hơn trong giai đoạn phát triển, tăng cơ hội thành công và giảm chi phí thử nghiệm lâm sàng.

Áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm cũng có khả năng giải quyết những hạn chế trong thử nghiệm lâm sàng và cải thiện kết quả của bệnh nhân. Bằng cách xác định các sản phẩm có tiềm năng nhất, AI đẩy nhanh việc giới thiệu các loại thuốc và phương pháp điều trị mới cho nhà cung cấp và bệnh nhân. Việc tiếp tục áp dụng chúng sẽ định hình tương lai của ngành dược phẩm, mang lại hiệu quả cao hơn, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tiết kiệm chi phí.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-impact-of-artificial-intelligence-and-machine-learning-in-the-pharmaceutical-industry/)

Tin liên quan:

• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá Software-Defined Radio (vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm – SDR)
• Mã hóa Homomorphic: Khai phá tiềm năng bảo mật và quyền riêng tư
• Public Key Infrastructure trong việc tăng cường bảo mật công nghệ Blockchain
• Chàng công nhân trở thành lập trình viên sau khóa học online ở tuổi 24
• CEO FUNiX Lê Minh Đức: Bản chất giáo dục là tạo động lực cho người học
• CEO Udemy chia sẻ về “Cách các công ty ở Thung lũng Silicon vươn lên dẫn dắt trong thời kỳ suy thoái”
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)