Az akut betegségek általában gyors lefolyásukban különböznek a krónikusaktól. Ha észlelik
A gyógyszergyárakat arra hívják fel, hogy játsszák eztfontos szerep. A mesterséges intelligencia (AI) és más fejlett analitikai technológiák segítségével felgyorsíthatják a szükséges kezelések fejlesztését és terjesztését.
Az oltás fejlesztési szakaszai
A sürgősség érzéseakut fertőző betegségekkel társulva, felgyorsíthatja az oltás megszerzését. Az azonnali cselekvés iránti igény összefogja és ösztönzi a szereplők egy sorát - a kutatóktól és a klinikai szakemberektől a szabályozókig és a gyártókig -, hogy a lehető leghamarabb dolgozzanak ki hatékony kezeléseket az egészségügyi szakemberek számára.
Fáradhatatlanul és céltudatosan isezeknek a csapatoknak évekbe telhet a teljes fejlesztési ciklus teljesítése. Mielőtt a termék piacra állna, több szakaszon kell keresztülmennie. Ugyanis:
• Kutatási szakasz:több ezer potenciális képlet kidolgozása a vakcinajelöltek kiválasztásához, valamint az immunválasz kutatása.
•Preklinikai szakasz:laboratóriumi elemzés a megfelelő antigének meghatározására a vakcina koncepciójának és szerkezetének kidolgozásához.
•Klinikai vizsgálatok:vakcina tesztelése különböző tulajdonságokkal rendelkező tesztcsoportokon.
•Megfelelőség ellenőrzése és tanúsítása:ellenőrzi a vakcina biztonságosságát és a jogszabályi megfelelést.
• Gyártás és minőségellenőrzés:gyógyszerek előállítása a tömeges oltásra való felkészüléshez.
Minden lépés elengedhetetlen a hatékonyság és aaz előállított vakcina biztonsága, annak érdekében, hogy minden mellékhatást időben észleljenek, és hogy az oltóanyag tömeges előállítását folyamatosan végezzék, amíg a betegség veszélye minimálisra nem csökken.
Történelmi összetettség, szabályozás és költsége szakaszok mindegyike lelassította a felmerülő orvosi problémákra való reagálást. A mesterséges intelligencia technológiáknak köszönhetően gyorsan felgyorsíthatjuk az új gyógyszerek beszerzésének és bevezetésének folyamatát.
Hogyan segít az AI ebben a folyamatban?
Bár az ember nem számíthat azonnali sikerreAz oltóanyag-fejlesztés ijesztő kihívásának megoldásával lépéseket tehetünk a korlátok és szűk keresztmetszetek leküzdésére, amelyek megakadályozzák a munka elvégzését. Az automatizált adatelemzés és az oltóanyag-keresés minden szakaszának lépésről lépésre történő megjelenítésének előrehaladása elősegíti ezen korlátozások némelyikének felszámolását, ezáltal felgyorsítja az oltóanyag-fejlesztési folyamatot és egyszerűsíti a gyártás bővítését.
Íme néhány kihívás, amelyeket az AI minden szakaszban megoldhat.
Kutatás / preklinikai szakasz
A gyógyszerfejlesztés kezdeti szakaszai gyakrantartalmazzon egy eljárást a vakcinák jelöltjének kiválasztására a korábbi kutatások és kezelési eredmények alapján. A kutatók az AI segítségével hatalmas digitális könyvtárakat dolgozhatnak fel - például több ezer gyógyszerészeti vegyület tulajdonságait elemezhetik egy szelekciós folyamat során - lényegesen nagyobb pontossággal, mint a kézi feldolgozás.
Így márciusban a Fehér Ház és egy csoport kutatásintézetek és cégek felkérték a szövegfelismeréssel foglalkozó ML mérnököket, hogy elemezzék a COVID-19-re vonatkozó 30 000 tudományos publikáció adatsorát, hogy összefoglalják a vakcinák és gyógyszerek kifejlesztését segítő szükséges információkat. A DeepMind csatlakozott a kutatáshoz. Nagy genomi adatokra betanított algoritmus segítségével felismerhették a vírussal összefüggő fehérjék szerkezetét.
Az AI ezekben a lépésekben is felhasználható a DNS szekvenálására nagyszámú ember adatai alapján, lehetővé téve az egészségügyi szakemberek számára, hogy genetikai megfeleltetési és immunválasz-teszteket végezzenek.
Klinikai fejlesztés és vizsgálatok
Miután megtalálta a megfelelő kapcsolatokat, kezdje eltesztek valós körülmények között. A különböző betegek különbözőképpen reagálnak a gyógyszerre, olyan tényezőktől függően, mint az életkor és az anamnézis. Ezért a teszteknek átfogóaknak kell lenniük, és azokra a valószínűtlen esetekre is ki kell terjedniük, amikor a beteg nem biztos, hogy jól ismeri a gyógyszert.
A mély tanulási algoritmusok gyakorlásávala kutatók ezeket a kísérleteket korábban elképzelhetetlen léptékben hajthatják végre, még mielőtt a jelölt vakcinát fizikailag alkalmaznák a tesztpácienseken. A páciens digitális ikre nagyban megkönnyítheti a klinikai vizsgálatokat. Azáltal, hogy a gyógyszer digitális analógját az emberi test digitális analógjába helyezik, a kutatók láthatják, hogy a gyógyszer hogyan lépne kapcsolatba az adott organizmussal. Ezek az algoritmusok felhasználhatók a fertőző betegségek leküzdésére szolgáló antitestek azonosítására és kiválasztására, jelentősen javítva a sebességet és a költségeket. Ezenkívül fejlett elemzéssel és a potenciális oltásokra adott emberi válasz megjelenítésével fel lehet gyorsítani a tesztelést, amely kifinomultabb elemzést és kevesebb hibát tesz lehetővé.
Termelés és minőségellenőrzés
Miután az oltást a szabályozó testület jóváhagytamegkezdi a gyógyszerek fejlesztésének és ellátásának intenzív folyamatát a kórházak és klinikák széles hálózatának. Ebben a szakaszban a gyógyszergyártók jelentős tényezőkkel néznek szembe, amelyek gyors döntéshozatalt igényelnek, mint például a rendelkezésre álló termelési mennyiség, a gyógyszer minősége és az optimális csomagolási döntések.
AI és alkalmazásalapú technológiák ötvözéseérzékelők, a gyártók részletes adatok felhasználásával javíthatják az ellátási láncok hatékonyságát. A mesterséges intelligencia segít megjósolni egy adott gyógyszer gyártási ciklusának időtartamát, és optimális tervet készíteni a gyártósorok betöltésére. Ezen túlmenően az AI feladatai közé tartozik a kritikus termelési területek azonosítása, a hibás termékek felkutatása, az üzemszünet, a berendezés meghibásodásának előrejelzése és a javítások megtervezése. Ez az energiafogyasztás jobb optimalizálásához vezethet, csökkentheti a felesleges működési költségeket, kiküszöböli a gyártási folyamat kínálat és kínálat közötti egyensúlyhiányt, és csökkentheti a termék romlásának kockázatát az értékesítés során.
Univerzális asszisztensek
Az AI nem csak az oltások fejlesztésében segít. Például egy járvány idején a Botkin.AI platform az AI segítségével a tüdő képein észlelte a tüdőgyulladás kezdeti tüneteit. Ennek köszönhetően a betegek a betegség legkorábbi szakaszában rövid idő alatt meg tudták kapni a szükséges kezelést és elkerülhetik a szövődményeket.
Ezenkívül a modern technológiák széles körben elterjedtekaz orvostudomány más területein használják. Például az inzulin gyártása során biztosítani kell az alkatrészekkel végzett munka nagy pontosságát, valamint a gyártósorok és műhelyek ideális tisztaságát. Az összes követelmény teljesítése érdekében a Biopharmax intelligens vezérlőket valósított meg, amelyek a kezelői munkaállomásokkal és az elosztott vezérlőrendszerekkel együtt elősegítették a gyártási folyamatok részletes megjelenítését. Ez valós időben lehetővé teszi az inzulin felszabadulás minden szakaszának pontos nyomon követését, valamint az egészségügyi előírások és pontosság magas követelményeinek való megfelelést.
Egy másik probléma, amellyel foglalkozni kelldigitális technológiák, - hosszú várakozás a rákos betegek kezelésében, a vizsgálattól a terápiáig. Az egyik tennessee-i klinikában (USA) az onkológiai osztály látogatóinak öt órát kellett várniuk egy vizsgálatra, és olyan súlyos diagnózis esetén, mint a rák, az idő a legértékesebb erőforrás. A szolgáltatási feltételek csökkentése érdekében az orvosi szervezet integrált speciális szoftvereket integrált. A jelenlegi állapot elemzése után a megoldás ajánlásokat tett különféle eljárásokra és folyamatokra: optimális ütemterv kidolgozása, az épület térének átszervezése, további személyzet felvétele bizonyos pozíciókba, új elemzési berendezésekbe történő befektetés. Az összes akció végrehajtása után a várakozási idő 25% -kal csökkent.
Gyorsabb kezelés vészhelyzetekben
Vírusfertőzés kitörése jöhet létreelőre nem látható kihívások a közegészségügy irányításában részt vevők számára, a politikusoktól és az egészségügyi hatóságoktól az orvosokig és a gyártókig. Míg az előbbi sürgősségi intézkedéseket tehet a fertőzés azonosítására és az azonosított gócok lokalizálására, az utóbbiak gyakran fokozott nyomásnak vannak kitéve azzal a követelménygel, hogy gyorsan meg kell találni a hatékony kezelést. Csak meg kell találni egy új, hatékony módszert az oltások kifejlesztésére - és hogyan változik a kép a feltárt esetek kezeléséről, csökken az egészségügyi infrastruktúra terhe és felgyorsul a gyógyulás.
Az innovatív technológiák képességei lehetővé teszika fejlesztésben részt vevők gyorsabban dolgoznak nehéz körülmények között. Az olyan technikák, mint a mély tanulás és a fejlett adatmegjelenítés, lehetővé teszik a tudósok számára, hogy a meglévő kutatások teljes egészére építsenek, miközben leküzdik az új vírusok megfelelő kezelésének megtalálásával járó kihívásokat. A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű adatot képes feldolgozni, lehetővé téve az orvosok számára, hogy a legígéretesebb gyógyszerekkel kezdhessék el a tesztelést. Például a koronavírus gyógyításának keresése során az AI apoptózis-induktorokkal rendelkező gyógyszereket javasolt - olyan anyagokat, amelyek elpusztítják a rákos sejteket. Az informatika előnyös a gyógyszergyártásban és -terjesztésben, ahol a gyártók erőteljesen dolgoznak a kábítószer-elfogadás felgyorsításán egy kihívást jelentő világjárvány idején.
Lásd még:
Az Androméda glória közeledik galaxisunkhoz. Megmondjuk, miért fontos
Koronavírus tünetei gyermekeknél. Mire kell figyelni?
Lásd a Nap felszínének legközelebbi felvételeit