急性疾患は、原則として、その急速な経過において慢性疾患とは異なります。検出された場合
製薬会社はこれをプレイするために呼び出されます重要な役割。人工知能（AI）やその他の高度な分析技術の助けを借りて、必要な治療法の開発と普及を加速することができます。
ワクチン開発段階
その切迫感そのもの急性感染症に関連して、ワクチンを入手するプロセスをスピードアップすることができます。即時行動の必要性は、研究者や臨床医から規制当局や製造業者に至るまで、さまざまな関係者を団結させ、推進し、医療専門家のための効果的な治療法をできるだけ早く開発します。
しかし、疲れを知らず、目的を持っていてもこれらのチームは、完全な開発サイクルを完了するのに何年もかかる場合があります。製品を市場に出す準備ができる前に、いくつかの段階を経る必要があります。すなわち：
•研究段階：ワクチン候補を選択するための何千もの潜在的な処方の開発と免疫応答の研究。
•前臨床段階：ワクチンの概念と構造を開発するための適切な抗原を決定するための実験室分析。
•臨床試験：異なる特性を持つテストグループでワクチンをテストする。
•コンプライアンスチェックと認証：ワクチンの安全性と法的遵守を確認します。
•生産と品質管理：集団予防接種に備えるための医薬品の生産。
各ステップは、効率と製造されるワクチンの安全性。これにより、すべての副作用がタイムリーに検出され、病気の脅威が最小限に抑えられるまで、ワクチンの大量生産が継続的に実行されます。
歴史的な複雑さ、規制、コストこれらの各段階は、新たな医学的問題への対応を遅らせました。現在、人工知能技術のおかげで、新薬の入手と導入のプロセスを迅速に加速することができます。
AIはこのプロセスでどのように役立ちますか？
ですぐに成功することは期待できませんがワクチン開発の困難な課題に取り組むことで、目標の達成を妨げる多くの制約やボトルネックを克服するための行動を起こすことができます。自動化されたデータ分析とワクチン検索のすべての段階の段階的な視覚化の進歩は、これらの制限のいくつかを取り除くのに役立ち、それによってワクチン開発プロセスを加速し、生産のスケールアップを簡素化します。
AIが各段階で解決できる課題のいくつかを次に示します。
研究/前臨床段階
薬剤開発の初期段階はしばしば以前の研究と治療結果に基づいて候補ワクチンを選択するプロセスを含みます。研究者は、AIを使用して、デジタルデータの膨大なライブラリを処理できます。たとえば、選択プロセスで数千の医薬品化合物の特性を分析するために、手動処理よりもはるかに高い精度で処理できます。
したがって、3月に、ホワイトハウスと研究グループ研究所や企業は、テキスト認識を使用するMLエンジニアを招待して、COVID-19に関する30,000の科学出版物のデータセットを分析し、ワクチンや医薬品の開発に役立つ必要な情報を要約しました。 DeepMindが研究に参加しました。大規模なゲノムデータで訓練されたアルゴリズムを使用して、彼らはウイルスに関連するタンパク質の構造を認識することができました。
AIは、これらのステップで多数の人々からのデータに基づいてDNAをシーケンスするために使用することもでき、医療専門家が遺伝子マッチングおよび免疫応答テストを実行できるようにします。
臨床開発と試験
適切な接続を見つけたら、開始します実際の条件でテストします。年齢や病歴などの要因に応じて、患者ごとに薬に対する反応が異なります。したがって、テストは包括的であり、患者が薬を十分に認識していない可能性のあるありそうもないケースでもカバーする必要があります。
深層学習アルゴリズムを実践することにより、研究者は、候補ワクチンを物理的に適用して患者をテストする前であっても、これまで考えられなかった規模でこれらの試験を実施することができます。患者のデジタルツインは、臨床試験を大いに促進することができます。薬物のデジタルアナログを人体のデジタルアナログに配置することにより、研究者は薬物がその生物とどのように相互作用するかを見ることができます。これらのアルゴリズムを使用して、感染症と戦う抗体を特定および選択し、速度とコストを劇的に改善できます。さらに、潜在的なワクチンに対する人間の反応の高度な分析と視覚化を使用して、テストを加速し、より高度な分析とエラーの削減を可能にします。
生産と品質管理
ワクチンが規制機関によって承認された後医薬品を開発し、病院や診療所の幅広いネットワークに供給するという激しいプロセスを開始します。この段階で、製薬会社は、利用可能な生産量、製品の品質、最適なパッケージの決定など、迅速な意思決定を必要とする重要な要因に直面しています。
AIとアプリケーションベースのテクノロジーの組み合わせセンサー、メーカーは詳細なデータを使用してサプライチェーンの効率を向上させることができます。人工知能は、特定の薬剤の生産サイクルの期間を予測し、生産ラインをロードするための最適な計画を構築するのに役立ちます。さらに、AIタスクには、重要な生産エリアの特定、欠陥製品の発見、ダウンタイムの予測、機器の故障、修理の計画が含まれます。これにより、エネルギー消費の最適化が改善され、不要な運用コストが削減され、生産中の供給と需要の不均衡が解消され、販売中の製品の破損のリスクが軽減されます。
ユニバーサルヘルパー
AIはワクチン開発を支援するだけではありません。たとえば、パンデミック中、Botkin.AIプラットフォームはAIを使用して、肺の画像で肺炎の初期症状を検出しました。このおかげで、患者は病気の非常に早い段階で必要な治療を短時間で受けることができ、合併症を避けることができました。
さらに、現代の技術は広く他の医学分野でも使用されています。たとえば、インスリンの製造では、コンポーネントを使用した作業の高精度と、製造ラインおよびワークショップの理想的な清浄度を確保する必要があります。すべての要件を満たすために、Biopharmaxはインテリジェントコントローラーを実装しました。これは、オペレーターワークステーションおよび分散制御システムとともに、生産プロセスの詳細な視覚化を実現するのに役立ちました。これにより、インスリン放出のすべての段階をリアルタイムで正確に監視し、衛生基準と精度の高い基準に準拠することができます。
対処すべき別の問題デジタル技術-検査から治療まで、癌患者の治療を受けるまで長い間待ちます。テネシー州（米国）の診療所の1つでは、腫瘍学部門の訪問者は検査を5時間待たなければならず、癌などの深刻な診断の場合、時間は最も貴重なリソースです。利用規約を減らすために、医療機関は専用のソフトウェアを統合しました。現在の状態を分析した後、ソリューションはさまざまな手順とプロセスに関する推奨事項を作成しました。最適なスケジュールの作成、建物内のスペースの再編成、特定のポジションの追加要員の雇用、分析用の新しい機器への投資です。すべてのアクションの実装後、待機時間は25％短縮されました。
緊急時のより迅速な治療
ウイルス感染の発生は、政治家や保健当局から医師や製造業者に至るまで、公的医療ガバナンスに関与する人々にとっての予期せぬ課題。前者は感染を特定し、特定された病巣を特定するための緊急措置を講じることができますが、後者はしばしば、効果的な治療法を迅速に探す必要があるため、圧力が高まっていることに気付きます。ワクチンを開発するための新しい効果的な方法を見つけるだけでよく、検出された症例の治療の状況がどのように変化するか、健康インフラへの負担が軽減され、回復が加速します。
革新的なテクノロジーの機能により、開発に携わる人々は、困難な状況でより速く働きます。深い学習や高度なデータの視覚化などの技術により、科学者は、新しいウイルスの適切な治療法を見つけるという課題を克服しながら、既存の研究の全体を構築することができます。人工知能は膨大な量のデータを処理できるため、医師は最も有望な薬剤でテストを開始できます。たとえば、コロナウイルスの治療法を探している間、AIはアポトーシス誘導物質（癌細胞を殺す物質）を含む薬を提案しました。 ITは、製造業者が困難なパンデミックでこれらの薬剤の採用を加速するために精力的に取り組んでいる薬剤の製造と流通に有益です。
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