Будущее генеративного ИИ в фармацевтике

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) стал модным термином во всех отраслях. Разговоры о внедрении решений автоматизации интеллекта (ИИ) для повышения человеческого потенциала продолжают доминировать в публикациях, докладах и обсуждениях. Фактически, венчурные капиталисты увеличили инвестиции в генеративный ИИ на 425% с 2020 года, доведя их до $2,1 млрд.

Под генеративным искусственным интеллектом понимаются инструменты и приложения, которые с помощью алгоритмов машинного обучения могут создавать высококачественный контент на основе текстовых запросов (подсказок) либо загруженных изображений.

Генеративный ИИ можно использовать для создания контента с высокой степенью персонализации, например, персонализированных рекомендаций по товарам. Генеративный ИИ также может применяться для создания оптимизированных результатов поиска и персонализированных рекламных объявлений и способен произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями.

Например, уже сейчас в медицине есть ряд случаев, где генеративный ИИ становится одним из главных помощников врача, чтобы диагностировать заболевания на более ранней стадии. Это означает тысячи, а то и миллионы спасённых жизней.

В частности, в отрасли медико-биологических наук ведущие фармацевтические компании уже внедряют соответствующие технологии, чтобы повысить производительность и эффективность выполнения рутинных задач, отнимающих много времени. Возможности применения генеративного ИИ кажутся бесконечными, и за последние несколько месяцев новые инструменты, такие как ChatGPT, DALL-E и Stable Diffusion, показали выдающиеся результаты. Однако присущие им неточности и ошибки могут создавать проблемы для фармацевтических компаний, стремящихся автоматизировать свои процессы.

Генеративный ИИ использует модели больших языков (LLM) и расширенное машинное обучение для создания текста или изображений, похожих на человека, используя существующие данные и опыт. Эта передовая технология может улучшить выполнение повседневных задач и оптимизировать рабочие процессы в разных отраслях. Крайне важно, чтобы фармацевтические компании, использующие инструменты на основе ИИ, вышли за рамки возможностей существующих вероятностных моделей. Поскольку фармацевтические компании проявляют все больший интерес к использованию компонентов LLM в своих рабочих процессах, необходимо, чтобы они сотрудничали с поставщиком, который использует подход, ориентированный на данные и человека.

Как использовать автоматизацию ИИ

Чтобы специалисты фармацевтической отрасли могли использовать генеративный ИИ в полной мере, отрасль важно охватить LLM с данными, которые являются интеллектуальной собственностью и доступны только конфиденциально. Существует несколько способов, которыми генеративный ИИ может стимулировать инновации, производительность и эффективность в фармацевтической отрасли при правильном применении. Внедрение ИИ-решений позволяет организациям обрабатывать большие объемы данных ускоренными темпами и в большом масштабе. Благодаря таким решениям  ученые, работающие с данными, медицинские авторы и аналитики могут сосредоточиться на более стратегических инициативах.

Дополнительные преимущества использования ИИ включают в себя: 

• Ускорение разработки лекарств. Процессы утверждения заявок на новые лекарства зависят от темпов разработки. Фармацевтическим компания важно быстро выводить лекарства на рынок, чтобы опередить конкурентов. ИИ ускоряет процесс производства лекарств. Кроме того, много времени может занимать отчетность, а решения на основе ИИ могут облегчить эту задачу и собирать данные намного быстрее и проще. 

• Решения ИИ успешно выявляют закономерности заболеваний в больших наборах данных. Автоматизация позволяет организациям устранять ошибки, которые неизбежно возникают при обработке большого объема данных из-за человеческого фактора, обеспечивая более точную работу. 

• ИИ помогает создавать быстрые и точные отчеты. Использование технологий для выполнения рутинных и трудоемких задач позволяет сотрудникам сосредоточиться на других стратегических компонентах работы. Это имеет важное значение для обеспечения более комфортных условий труда и предотвращения эмоционального выгорания.

Внедрение генеративного ИИ необходимо для фармацевтики

Генеративный ИИ революционизирует автоматизацию контента для всех отраслей, но может существенно изменить подход фармацевтических компаний к традиционным процессам. Несмотря на то, что у фармацевтики есть большой потенциал, автоматизация в таком строго регулируемом пространстве документов сложна, и к ней следует подходить с осторожностью.

Модели обучения с использованием LLM и символического ИИ необходимы для обеспечения надежных и достоверных результатов. Ключевым моментом является рассмотрение фундаментальных потребностей клиентов, таких как безопасность данных, прозрачность и объяснимость моделей ИИ, предвзятость и справедливость, а также возможность аудита результатов. 

По мнению Брайана Бёрка (Brian Burke), вице-президента компании Gartner по исследованиям в области технологических инноваций, ожидается, что к 2025 году более 30% новых лекарств и материалов — по сравнению с сегодняшним днем — могут быть разработаны и запущены на рынок с помощью генеративных решений ИИ.

Источник: https://pharmaphorum.com/

7.03.2023