Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghiệp dược phẩm

Trí tuệ nhân tạo (AI) đứng ở vị trí hàng đầu của những công nghệ chuyển đổi có khả năng làm thay đổi cơ bản nhiều ngành công nghiệp. Trong thế giới hiện đại đang phát triển nhanh chóng, lĩnh vực dược phẩm không phải là ngoại lệ, khi AI hứa hẹn sẽ làm thay đổi các khía cạnh cơ bản của quá trình phát hiện, phát triển, sản xuất và tiếp thị thuốc. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI, các công ty dược phẩm đang khám phá những giải pháp sáng tạo để giải quyết những thách thức phức tạp và cung cấp những kết quả y tế tốt hơn cho bệnh nhân.

AI không chỉ là một công cụ phân tích dữ liệu thí nghiệm. Nó còn có thể phát triển các phương pháp chẩn đoán mới, tìm ra các tương quan trước đó không được phát hiện để chẩn đoán hoặc dự đoán bệnh tật.

Nghiên cứu thuốc và tiết kiệm chi phí: AI có sức mạnh lớn để xác định, thậm chí là thiết kế, các ứng viên điều trị mới sử dụng dữ liệu hiện có. Nó có thể dự đoán mối quan hệ cấu trúc-chức năng cho các loại thuốc phân tử nhỏ, xác định mục tiêu mới và sàng lọc ứng viên bằng cách thực hiện động học phân tử. Các khả năng này chuyển đổi trực tiếp thành nhiều phương pháp điều trị với chi phí thấp hơn. Một phân tích gần đây dự đoán rằng sự cải thiện nhỏ do AI đưa ra trong phát triển thuốc có thể mang lại 50 phương pháp điều trị bổ sung trong vòng 10 năm, đồng thời tạo ra cơ hội trị giá 50 tỷ USD. AI cũng có thể giảm chi phí trước lâm sàng từ 20-40% ở một số lĩnh vực.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghiệp dược phẩm

AI trong thử nghiệm lâm sàng và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ: AI cung cấp một cơ hội lớn để giảm thời gian và chi phí cho quá trình đưa một loại thuốc mới ra thị trường. Nó có thể cải thiện việc chọn lựa người tham gia thử nghiệm bằng cách khai thác các hồ sơ sức khỏe điện tử và văn bản y học. AI cũng có thể cải thiện theo dõi bệnh nhân thông qua theo dõi số liệu kỹ thuật số, theo dõi chính xác hơn quá trình tiến triển của bệnh tật bằng cách sử dụng các biomarker và cải thiện phân tích dữ liệu về an toàn và hiệu quả. Nó còn có thể tìm ra mẫu dữ liệu mà con người có thể bỏ lỡ, dẫn đến các mục tiêu hoặc liệu pháp mới.

Chiến lược bảo hộ sở hữu trí tuệ và các quy trình đăng ký bằng sáng chế: Trong quá trình đăng ký bằng sáng chế, các công ty cần lập kế hoạch rõ ràng để vượt qua những thách thức trong việc có được bằng sáng chế dành cho các đổi mới dựa trên AI. Ở Hoa Kỳ, quyết định Alice của Tòa án Tối cao Hoa Kỳ và các vụ án sau đó đã làm cho việc đạt được bằng sáng chế cho các đổi mới sử dụng phần mềm và máy tính trở nên khó khăn hơn. Các công ty cần lập kế hoạch để viết những đề xuất rõ ràng và phản ánh sự tiến bộ công nghệ so với công nghệ thông thường.

Sử dụng AI để tái sử dụng thuốc: các nền tảng dựa trên AI đóng vai trò quan trọng trong các nỗ lực tái sử dụng thuốc, nơi mà mục tiêu là xác định các ứng dụng mới cho các loại thuốc đã được chấp thuận. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu toàn diện, các thuật toán AI có thể xác định các kết hợp tiềm năng giữa các phân tử thuốc và mục tiêu mới. Phương pháp này không chỉ tăng tốc quá trình phát triển thuốc mà còn cung cấp một chiến lược tiết kiệm chi phí cho việc giải quyết các vấn đề y tế cấp bách, như đối phó với đại dịch COVID-19.

Y học cá nhân do AI hỗ trợ: y học cá nhân, được điều chỉnh theo hồ sơ cá nhân của từng bệnh nhân, đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách cung cấp dịch vụ y tế. AI hỗ trợ việc triển khai các phác đồ điều trị cá nhân bằng cách phân loại bệnh nhân dựa trên các đặc điểm và gen riêng biệt của họ. Bằng cách tối ưu hóa các giao thức điều trị, các giải pháp dựa trên AI nâng cao hiệu quả điều trị, giảm thiểu các tác dụng phụ và cải thiện tổng thể kết quả điều trị.

Ứng dụng AI trong chẩn đoán bệnh

Mở rộng khả năng chẩn đoán: các thuật toán AI học máy (ML) mang lại khả năng chẩn đoán tiên tiến cho các chuyên gia y tế. Thông qua phân tích các tập dữ liệu y tế lớn, các hệ thống chẩn đoán dựa trên AI cho phép phát hiện bệnh nhanh chóng và chính xác. Bằng cách tận dụng hồ sơ y tế điện tử và các mô hình ML phức tạp, các bác sĩ có thể tối ưu hóa quy trình chẩn đoán và cung cấp can thiệp kịp thời, từ đó cải thiện chăm sóc bệnh nhân.

Tiến bộ trong phát triển sản phẩm thuốc chất lượng: mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và thiết kế thử nghiệm (DoE) là hai nền tảng AI tự học quan trọng giúp hiểu rõ các tương tác giữa các tham số. Hơn nữa, chúng hỗ trợ tối ưu hóa thành phần và quy trình, giúp phát triển sản phẩm thuốc chất lượng cao, dựa trên việc hiểu rõ mối quan hệ nguyên nhân-hậu quả giữa các tham số quy trình và mục tiêu chất lượng sản phẩm.

Các tiến bộ lớn nhất của AI trong ngành dược học và công nghệ sinh học vẫn chưa đến và cơ hội dẫn đầu thị trường sẽ đến với các công ty bảo vệ tốt quyền sở hữu trí tuệ của mình và tận dụng những cơ hội mà AI mang lại.