2.3Идентификация новых лекарств Лидеры неоднократно упомянутые инструменты основанный на глубоком обучение, которое раскрытие романа идеи о механизмы первопричинное патологическое состояние. Как уже упоминалось, частота неудач для новых молекулярных объектов высока, что увеличивает время и затраты на разработку лекарств. В интервью лидеры неоднократно упоминали инструменты, основанные на глубоком обучении, которые раскрывают новое понимание механизмов, лежащих в основе болезни, и выявляют новые терапевтические активы. В то время как такие компании, как DeepMind, дочерняя компания Alphabet, пытаются раскрыть тайны белковой вселенной, такие компании, как BenevolentAI, используют искусственный интеллект для выявления подгрупп пациентов, которые с наибольшей вероятностью отреагируют на данное лечение.24 Хотя респонденты в целом согласились с тем, что эти возможности ИИ представляют собой будущее биофармацевтики, они считают, что эти приложения хорошо финансируются организациями, занимающимися науками о жизни, инвесторами и технологическими организациями, но по-прежнему существует потребность в ускорении. Одним из многообещающих подходов могут быть консорциумы данных, такие как MELLODDY в ЕС, целью которых является использование децентрализованных данных от 10 фармацевтических компаний для обучения моделей машинного обучения без раскрытия конфиденциальной информации. Эти подходы требуют дальнейшего изучения, чтобы гарантировать, что алгоритмы построены на репрезентативных наборах данных, чтобы избежать предвзятости при ускорении скорости биомедицинских исследований, выводимых на рынок. 2,4Цепочка поставок и производство В 2022 году Фармацевтическая Группа Евросоюз обнаружил, что больше более 70% фармацевты опытный нехватка сердечно-сосудистые, дыхательная, нервная система и антибиотические препараты. Отчасти из-за сохраняющихся последствий пандемии COVID-19 и других геополитических и экологических встречных ветров мир по-прежнему испытывает нехватку обычных лекарств. В своем обзоре нехватки лекарств в ЕС в 2022 году Фармацевтическая группа Европейского союза обнаружила, что более 70% фармацевтов испытывают нехватку лекарств для сердечно-сосудистой, дыхательной, нервной системы и антибиотиков.25 В отчете Фармакопеи США (USP) за 2020 год было обнаружено, что повышение прозрачности в цепочке поставок лекарств с использованием данных в режиме реального времени из аптек и больничных систем позволит получить ценную информацию о спросе на медицинские товары, но проблемы с фундаментальными данными ограничивают возможности ИИ.26 цепочки поставок, а не ИИ. Несмотря на проблемы, НПО и технологические организации все еще могут помочь лучше направить ресурсы, особенно для диагностики. Одним из примеров прогресса является то, что базирующаяся в ЕС неправительственная организация Foundation for Innovative New Diagnostics и американская компания по разработке программного обеспечения Coupa создали инструмент на основе искусственного интеллекта для более точного прогнозирования спроса на услуги тестирования.27Алгоритмы были реализованы в Замбии, Вьетнаме, Бангладеш и Буркина-Фасо. В Замбии рекомендации ИИ сократили среднее расстояние, на которое необходимо транспортировать образцы для тестирования на ВИЧ, в 11 раз. Многие заинтересованные стороны обсуждают устойчивость цепочки поставок и производства на уровне отдельных систем и организаций здравоохранения, а не на национальном уровне, даже несмотря на то, что такие риски, как изменение климата, могут оказать серьезное вторичное воздействие на энергосистему и развитие инфраструктуры. Лица, принимающие решения, должны изучить возможность более широкого использования решений на основе ИИ для снижения таких рисков. Учитывая фрагментацию глобальных цепочек поставок, многие опрошенные эксперты заявили, что считают это приложение ИИ все более сложным для навигации, и предложили отдать приоритет другим приложениям. Кроме того, эксперты назвали улучшение подключения к данным и прозрачность наиболее насущными потребностями Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении:Раскрытие влияния на варианты использования с высоким потенциалом 23
RkJQdWJsaXNoZXIy NzQwMjQ=