Eczacılıkta yapay zeka ne rol oynayabilir?Yapay zeka, yeni ilaçların potansiyel etkinliğini tahmin etmeye ve ilaç keşif sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilir.
Yapay zeka, bireysel genetik ve biyolojik faktörlere dayalı kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için hasta verilerini analiz edebilir.
Yapay zeka, klinik araştırmaları daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmek için tasarlamaya ve optimize etmeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka, advers ilaç olaylarını tahmin etmek ve önlemek için hasta verilerini analiz edebilir.
Farmakovijilans: Yapay zeka, advers ilaç reaksiyonlarının gerçek zamanlı olarak izlenmesine ve tespit edilmesine yardımcı olarak daha hızlı yanıtlar ve gelişmiş hasta güvenliği sağlar.
Yapay zeka (AI) birçok endüstriyi hızla dönüştürdü ve ilaç endüstrisi de bir istisna değil.
Yapay zeka, eczacıların çalışma biçiminde önemli bir değişiklik getirdi ve hasta sonuçlarını birçok yönden iyileştirdi.
Bu blogda, yapay zekanın eczane endüstrisini nasıl dönüştürdüğünü keşfedeceğiz.
Tractica, dünya çapındaki AI yazılım endüstrisinin 2018’de 10,1 milyar dolardan 2025’te 126 milyar dolara çıkmasını bekliyor.
İlaç sektörü, Büyük Veri ve yapay zeka teknolojilerini veri odaklı bir dünyaya entegre ediyor.
Yapay Zeka Eczaneyi Nasıl Etkiler?
Yapay zeka, eczacılık alanında önemli bir etkiye sahip ve ilaç yönetimi, hasta bakımı, ilaç keşfi ve klinik karar vermenin birçok alanında devrim yaratıyor.
Yapay zekanın eczaneyi etkileme yollarından bazıları şunlardır:
1. İlaç yönetimi
Yapay zeka algoritmaları, eczacılara potansiyel ilaç etkileşimlerini ve advers ilaç reaksiyonlarını belirlemede, ilaç dozajlarını optimize etmede ve hastaların ilaç rejimlerine uyumunu izlemede yardımcı olabilir.
2. Hasta bakımı
Yapay zeka, eczanelerin hastaların benzersiz genetik ve fizyolojik özelliklerine dayalı kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmesiyle hasta katılımına yardımcı olabilir.
3. Klinik karar verme
Yapay zeka algoritmaları, gerçek zamanlı hasta verileri, ilaç bilgileri ve tedavi önerileri sağlayarak eczacıların bilinçli klinik kararlar almasına yardımcı olabilir.
4. Otomasyon
Yapay zeka destekli robotlar ve makineler, ilaç dağıtımı, envanter yönetimi ve reçete işleme dahil olmak üzere eczane operasyonlarını kolaylaştırarak verimliliği artırabilir ve hataları azaltabilir.
İlaç Endüstrisinde Yapay Zeka: Uygulamalar
Yapay zeka, ilaç geliştirme ve üretiminden pazarlamaya kadar ilaç sektörünün hemen hemen her unsurunda kullanılabilir.
İlaç firmaları, yapay zeka teknolojisini kullanarak ve temel iş akışlarına entegre ederek tüm iş süreçlerini verimlilik, maliyet etkinliği ve kullanım kolaylığı için optimize edebilir.
En iyi yönü, yapay zeka sistemlerinin ilaç sektörünün araştırma ve geliştirme kanadında güçlü bir silah olabilmesidir, çünkü sürekli olarak yeni verilerden ve deneyimlerden öğrendikleri için daha iyi sonuçlar üretmek üzere tasarlanmıştır.
İlaç endüstrisinin bahsedilmesi gereken en iyi yapay zeka uygulamalarından bazılarını inceleyelim:
1. İlaç Keşif Sürecini Hızlandırmak
Dünyanın dört bir yanındaki Ar-Ge İlaç işletmeleri, son teknoloji makine öğrenimi algoritmalarını ve yapay zeka destekli çözümleri kullanıyor.
Bu istihbarat teknolojileri, karmaşık biyolojik ağlarla ilgili sorunları ele almak için kullanılabilir, çünkü geniş veri kümelerinde ayrıntılı kalıplar bulmak için yapılırlar.
Bu yetenek, farklı hastalıkların modellerini incelemek ve belirli bir durumun belirli özelliklerini ele almak için en etkili olacak ilaç formülasyonlarını belirlemek için mükemmeldir.
Sonuç olarak, ilaç şirketleri bir hastalığı veya başka bir tıbbi durumu iyileştirme olasılığı en yüksek olan tedavileri geliştirmek için para harcayabilirler.
2. İlaç Geliştirme
Yapay zekanın uygulanması, Ar-Ge’yi ilerletme potansiyeline sahiptir .
AI yeni bileşiklerin geliştirilmesi ve tespit edilmesinden hedef tabanlı ilaçların keşfedilmesine ve doğrulanmasına kadar her şeyi yapabilir.
İhtiyaçlarınızı uyarlayan ve şirketinize rekabet avantajı sağlayan özelleştirilmiş yapay zeka tabanlı farmasötik yazılımların geliştirilmesi.
Bir MIT (Massachusetts Institute of Technology) çalışmasına göre, ilaçların sadece% 13,8’i klinik deneylerden başarıyla geçiyor.
Ayrıca, bir ilaç şirketi, bir ilacın bir klinik araştırmayı başarıyla tamamlaması ve FDA onayı alması için 161 milyon ABD Doları ile 2 milyar ABD Doları arasında bir harcama yapmalıdır.
Bunlar, işletme maliyetlerini düşürmek, ilaç ve tedavi satın alınabilirliğini artırmak ve yeni ilaçların başarı oranlarını artırmak için ilaç endüstrisi tarafından yapay zekanın giderek daha fazla benimsenmesini sağlayan iki temel faktördür.
3. Algılama
Büyük hacimli hasta sağlık verileri, son teknoloji makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak doktorlar tarafından toplanabilir, işlenebilir ve analiz edilebilir.
Hassas hasta verileri, dünyanın dört bir yanındaki sağlık hizmeti sağlayıcıları tarafından makine öğrenimi teknolojisini kullanan bulutta veya diğer merkezi depolama sistemlerinde güvenli bir şekilde depolanıyor.
“Elektronik tıbbi kayıtlar” terimi bunu ifade eder (EMR’ler).
Bu kayıtlar, bir hastanın sağlığının belirli bir genetik özellikten nasıl etkilenebileceğini veya belirli bir reçetenin tıbbi bir durumu tedavi etmek için nasıl kullanılabileceğini anlamaları gerektiğinde doktorların danışması için mevcuttur.
EMR verileri, hastalara tanı ve tedavi önerileri için gerçek zamanlı tahminler sağlamak üzere makine öğrenimi (ML) sistemleri tarafından kullanılabilir.
Makine öğrenimi teknolojisinin büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleme ve değerlendirme kapasitesi sayesinde daha hızlı teşhis mümkün olsaydı milyonlarca hayat kurtarılabilirdi.
FDA kısa süre önce bir AI sistemi kullanan ve makine öğrenimine dayanan GI Genius tıbbi cihazının satışını onayladı.
Klinisyenler şimdi kolon kanseri göstergelerini aramak için kullanıyorlar.
Kolonoskopi sırasında, bu aleti kullanarak lezyonları olabilecek kolon bölgelerini hızlı bir şekilde belirleyebilirsiniz.
4. Hastalıkların Önlenmesi
İlaç işletmeleri, hem Parkinson ve Alzheimer gibi yaygın hastalıklar hem de olağandışı bozukluklar için tedaviler oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir.
Yatırım getirisi, nadir hastalıkları tedavi etmek için ilaç oluşturmak için gereken zaman ve paraya kıyasla çok zayıf olduğundan, ilaç şirketleri genellikle zamanlarını ve kaynaklarını nadir hastalıklar için tedaviler geliştirmeye ayırmazlar.
Global Genes, nadir görülen hastalıkların yaklaşık %95’i için FDA onaylı ilaç veya çözüm bulunmadığını tahmin ediyor.
Yine de, AI ve ML’nin yaratıcı yetenekleri nedeniyle durum hızla iyileşiyor.
5. Salgın tahminleri
Birçok ilaç işletmesi ve sağlık hizmeti sağlayıcısı artık dünya çapındaki salgınları izlemek ve tahmin etmek için yapay zeka sistemini ve makine öğrenimini kullanıyor.
Bu teknolojiler çok sayıda çevrimiçi kaynaktan bilgi alır, çeşitli jeolojik, çevresel ve biyolojik unsurların çeşitli bölgelerdeki insanların sağlığını nasıl etkilediğini analiz eder ve bu faktörler ile önceki salgın patlamaları arasında bağlantı kurmaya çalışır.
Bu tür AI/ML modelleri, bir salgın salgınıyla başa çıkmak için gereken finansal ve tıbbi altyapıya sahip olmayan gelişmekte olan ülkeler için özellikle faydalıdır.
Potansiyel sıtma salgınları için bir uyarı aracı olarak hizmet veren ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının bunlarla mücadele etmek için en iyi hareket tarzını belirlemelerine yardımcı olan makine öğrenimi tabanlı Sıtma Modeli’nin salgın tahmini, bu yapay zeka uygulamasının güzel bir örneğidir.
6. Mesafe Gözlemi
İlaç ve sağlık sektörlerindeki bir yenilik, uzaktan izlemedir. Çok sayıda ilaç şirketi, ciddi hastalıkları olan hastaları uzaktan izlemek için yapay zeka algoritmalarını kullanan giyilebilir cihazlar yarattı.
Örneğin, birçok firma, Parkinson hastalığı olan hastaların uzaktan izlenmesine olanak tanıyan ve motor fonksiyon değerlendirmesi yapmak için gereken süreyi 30 dakikadan üç dakikaya indiren AI teknolojisini geliştirmek için birlikte çalıştı.
Bu yapay zeka teknolojisini akıllı telefon uygulamalarıyla birleştirerek bir hastanın ellerinin açılma ve kapanma hareketlerini uzaktan görmek mümkündür.
Akıllı telefon kamerası, Parkinson semptomlarının ciddiyetini ölçmek için el hareketini algıladığında kaydedecektir.
Hastanın hastalığının ciddiyet puanı, hareketin sıklığı ve büyüklüğüne göre belirlenecek ve doktorların ilaçları ve dozajları uzaktan değiştirmesine olanak tanıyacaktır.
Yapay zeka, doktoru uyaracak ve koşullar kötüleşirse bir kontrol ayarlayacak ve tedavide bir yükseltme gerektirecektir.
Bu uzaktan düzenlemeler, hastaların doktorun ofisine gidip gelmelerini gereksiz kılar ve onları seyahat etme ve bekleme zahmetinden kurtarır.
7. İmalat
Yapay zeka, ilaç işletmeleri tarafından üretkenliği artırmak, verimliliği artırmak ve hayat kurtaran ilaçların oluşturulmasını hızlandırmak için üretim sürecinde kullanılabilir.
Üretim sürecinin her adımı, aşağıdakiler dahil olmak üzere yapay zeka tarafından yönetilebilir ve geliştirilebilir:
- Kalite güvencesi
- Gelecekteki Sorunların Önlenmesi
- Atık minimizasyonu
- Tasarım İyileştirme
- Süreçlerin otomasyonu
Yapay zeka, emek yoğun geleneksel üretim yöntemlerinin rolünü üstlenebilir ve ilaç şirketlerinin yeni ilaçları pazara çok daha hızlı ve ucuz bir şekilde sunmasını sağlayabilir.
Yapay zeka, üretim sürecine insan katılımı miktarını azaltarak yatırım getirisini önemli ölçüde artıracak ve ayrıca insan hatasına yer açacaktır.
8. Pazarlama
İlaç sektörünün satış odaklı bir endüstri olduğu göz önüne alındığında, yapay zeka (AI) ilaç pazarlamasında yararlı bir araç olabilir.
İlaç firmaları, güçlü satışlar ve marka bilinirliği vaat eden yapay zeka ile farklı pazarlama taktiklerini araştırabilir ve oluşturabilir.
Yapay zeka, müşteri yolculuğunun haritalandırılmasına yardımcı olarak işletmelerin hangi pazarlama stratejisinin insanları web sitelerine getirdiğini (potansiyel müşteri dönüşümü) görmelerini ve sonunda bu ziyaretçileri onlardan satın almaya ikna etmelerini sağlayabilir.
Bu nedenle ilaç işletmeleri, en yüksek dönüşümleri ve gelir artışını sağlayan pazarlama taktiklerine daha fazla odaklanabilir.
Yapay zeka sistemleri, hangilerinin en başarılı olmaya devam ettiğini belirlemek için önceki pazarlama kampanyalarının sonuçlarını değerlendirebilir ve karşılaştırabilir.
Bu, zamandan ve paradan tasarruf sağlarken aynı zamanda işletmelerin mevcut pazarlama stratejilerini buna göre tasarlamalarını sağlar.
Yapay zeka sistemleri, ek olarak, pazarlama çabalarının başarı veya başarısızlık oranını bile doğru bir şekilde tahmin edebilir.
İlaç sektörünün yapay zekayı hızla benimsemesine rağmen, dönüşüm süreci sorunsuz değildir.
Çoğu ilaç işletmesinin mevcut BT altyapısı, tipik olarak yapay zeka için optimize edilmemiş eski teknolojiler üzerine kuruludur.
Bununla birlikte, yapay zekanın entegrasyonu ve kullanımı, hala yetersiz olan endüstriyel bilgi ve uzmanlık gerektirir.
Ancak, aşağıdaki eylemleri uygulayarak, ilaç endüstrisinde yapay zekanın benimsenmesi hızlandırılabilir:
ilaç işletmelerinin yapay zekayı uygulamasına yardımcı olmak için yapay zeka Ar-Ge’sinde uzman olan akademik kurumlarla çalışmak ve ortaklık kurmak.
Profesyonel yardıma, son teknoloji ekipmanlara ve pazar bilgisine erişmek için yapay zeka odaklı ilaç keşfine odaklanan işletmelerle birlikte çalışın.
Maksimum üretkenlik için Ar-Ge ve üretim ekiplerine yapay zeka araçlarını ve süreçlerini nasıl doğru şekilde kullanacaklarını ve uygulayacaklarını öğretin.
9. Tıbbi Uygunluk ve Dozaj
Yapay zeka, eczacılıkta daha önce hiç görülmemiş bir oranda kullanılıyor.
Yapay zeka, ilaç kullanıcılarını korumak için alınacak ilaçların uygun dozajlarını belirlemek için ilaç endüstrisinde giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Klinik araştırmalar boyunca hasta izlemeye yardımcı olmanın yanı sıra, düzenli aralıklarla uygun dozu da önerir.
Bu sektörde artan doğruluk talebinin ana nedenlerinden biri, ilaç endüstrisindeki prosedürlerin otomasyonunu hızlandıran yapay zekadır.
Yapay zekanın ilaç endüstrisindeki potansiyel uygulamaları ölçülemezdir ve uyumluluğu ve verimliliği garanti eder.
Ayrıca, ilaç endüstrisindeki yapay zeka, çoğu mükemmel maaş ve avantajlara sahip olan işçiler için bir dizi olası yapay zeka fırsatı yarattı.
Eczacılığın Geleceği Yapay Zeka ile
Araştırmalara göre, 2025 yılına kadar dünya çapındaki tüm sağlık tesislerinin neredeyse yarısı bu teknolojiyi günlük operasyonlarına entegre etmiş olacak.
Eczacılıkta yapay zeka kullanımı bu şekilde genişliyor.
İlaç araştırma şirketlerinin, kanser ve kronik hastalıklar için yeni tedaviler bulmak amacıyla bu teknolojiye yatırımlarını artırmaları bekleniyor.
Diyabet, kanser ve kronik böbrek hastalıkları, yapay zekanın tedaviye yardımcı olacağı tahmin edilen temel kronik hastalıklardan birkaçıdır.
Daha hızlı değerlendirmeler ve belirli bir çalışma için en iyi adayların belirlenmesiyle, AI’nın klinik araştırmalar için mevcut aday seçim prosedürlerini geliştirmesi de beklenmektedir.
Uzmanlar, hastaları için sağlanan verilerle daha yararlı bilgiler sağlamak için yapay zekayı kullanabilir.
Bu aynı zamanda mamogramlar ve MRI resimleri için de geçerlidir.
Bunların her biri şüphesiz sağlık sektörünü bir bütün olarak değiştirecek olsa da, gelecekte bu alandaki profesyoneller için erişilebilir olacak AI istihdamının bolluğunun ek bir avantajı da var.
Teknolojiye erişilebilirlik, artan uyarlanabilirliği nedeniyle bir sorun olmayacak ve doğal bir süreç olarak yavaş yavaş endüstriyel ve ilaç endüstrilerine entegre olacaktır.
Kaynaklar: 1
