급성 질환은 일반적으로 급속한 진행 과정에서 만성 질환과 다릅니다. 감지된 경우
제약 회사가이 게임을중요한 역할. 인공 지능 (AI) 및 기타 고급 분석 기술의 도움으로 필요한 치료법의 개발 및 보급을 가속화 할 수 있습니다.
백신 개발 단계
그 긴박감급성 전염병과 관련된 백신을 얻는 과정을 가속화 할 수 있습니다. 즉각적인 조치의 필요성은 연구자 및 임상 전문가에서 규제 기관 및 제조업체에 이르기까지 다양한 행위자를 통합하고 추진하여 가능한 한 빨리 의료 전문가를위한 효과적인 치료법을 개발합니다.
그러나 지칠 줄 모르고 목적이 있어도이러한 팀은 전체 개발주기를 완료하는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 제품이 출시 될 준비가되기 전에 여러 단계를 거쳐야합니다. 즉:
• 연구 단계 :백신 후보 선택을 위한 수천 가지 잠재적 공식 개발 및 면역 반응 연구.
•전임상 단계 :백신의 개념과 구조를 개발하는 데 적합한 항원을 결정하기 위한 실험실 분석.
•임상 시험:다양한 특성을 가진 테스트 그룹을 대상으로 백신을 테스트합니다.
•준수 확인 및 인증 :백신 안전성 및 법적 준수 여부를 확인합니다.
• 생산 및 품질 관리 :대량 예방접종을 준비하기 위한 의약품 생산.
각 단계는 효율성을 보장하고생산되는 백신의 안전성, 모든 부작용을 적시에 식별하고 질병의 위협이 최소화 될 때까지 백신의 대량 생산이 지속적으로 수행되도록합니다.
역사적 복잡성, 규제 및 비용이러한 각 단계는 새로운 의료 문제에 대한 대응을 늦추 었습니다. 이제 인공 지능 기술 덕분에 신약을 입수하고 도입하는 과정을 빠르게 가속화 할 수 있습니다.
이 과정에서 AI가 어떻게 도움이됩니까?
즉각적인 성공을 기대할 수는 없지만백신 개발이라는 어려운 과제를 해결함으로써 우리는 일을 완수하는 데 방해가되는 여러 가지 제약과 병목 현상을 극복하기위한 조치를 취할 수 있습니다. 자동화 된 데이터 분석의 발전과 백신 검색의 모든 단계에 대한 단계별 시각화는 이러한 제한 사항 중 일부를 제거하여 백신 개발 프로세스를 가속화하고 생산 규모 확대를 단순화합니다.
다음은 AI가 각 단계에서 해결할 수있는 몇 가지 과제입니다.
연구 / 전임상 단계
약물 개발의 초기 단계는 종종이전 연구 및 치료 결과를 기반으로 후보 백신을 선택하는 프로세스를 포함합니다. 연구원은 AI를 사용하여 방대한 디지털 데이터 라이브러리를 처리 할 수 있습니다. 예를 들어 선택 과정에서 수천 개의 제약 화합물의 특성을 분석하기 위해 수동 처리보다 훨씬 더 정밀하게 처리 할 수 있습니다.
따라서 3 월에 백악관과 연구 그룹은연구소와 회사는 텍스트 인식 작업을하는 ML 엔지니어를 초청하여 COVID-19에 대한 3 만 개의 과학 간행물 데이터 세트를 분석하여 백신 및 약물 개발에 필요한 정보를 요약했습니다. DeepMind가 연구에 참여했습니다. 그들은 대규모 게놈 데이터에 대해 훈련 된 알고리즘을 사용하여 바이러스와 관련된 단백질의 구조를 인식 할 수있었습니다.
AI는 또한이 단계에서 많은 사람들의 데이터를 기반으로 DNA를 시퀀싱하는 데 사용할 수 있으므로 의료 전문가가 유전자 매칭 및 면역 반응 테스트를 수행 할 수 있습니다.
임상 개발 및 시험
적절한 연결을 찾은 후실제 조건에서 테스트합니다. 환자마다 연령 및 병력과 같은 요인에 따라 약물에 다르게 반응합니다. 따라서 검사는 포괄적이어야하며 환자가 약물을 잘 받아들이지 않을 가능성이없는 경우에도 적용되어야합니다.
딥 러닝 알고리즘을 연습함으로써연구자들은 시험 환자에게 후보 백신을 물리적으로 적용하기 전에도 이전에는 상상할 수 없었던 규모로 이러한 시험을 수행 할 수 있습니다. 환자의 디지털 트윈은 임상 시험을 크게 촉진 할 수 있습니다. 약물의 디지털 아날로그를 인체의 디지털 아날로그에 배치함으로써 연구자들은 약물이 해당 유기체와 어떻게 상호 작용하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 알고리즘을 사용하여 전염병과 싸우기위한 항체를 식별하고 선택하여 속도와 비용을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 잠재적 백신에 대한 인간 반응의 고급 분석 및 시각화를 사용하여 테스트 속도를 높일 수 있으므로보다 정교한 분석과 오류 감소가 가능합니다.
제조 및 품질 관리
백신이 규제 기관의 승인을받은 후광범위한 병원 및 클리닉 네트워크에 약물을 개발하고 공급하는 집중적 인 과정을 시작합니다. 이 단계에서 의약품 제조업체는 사용 가능한 생산량, 제품 품질 및 최적의 포장 결정과 같은 빠른 의사 결정이 필요한 중요한 요소에 직면합니다.
AI와 애플리케이션 기반 기술 결합센서, 제조업체는 상세한 데이터를 사용하여 공급망의 효율성을 개선 할 수 있습니다. 인공 지능은 특정 약물의 생산주기 기간을 예측하고 생산 라인 로딩을위한 최적의 계획을 수립하는 데 도움이됩니다. 또한 AI 작업에는 중요한 생산 영역 식별, 결함 제품 찾기, 다운 타임 예측, 장비 고장 및 수리 계획이 포함됩니다. 이를 통해 에너지 소비 최적화를 개선하고, 불필요한 운영 비용을 줄이고, 제조 공정에서 공급과 수요 간의 불균형을 제거하고, 판매 중 제품 손상 위험을 줄일 수 있습니다.
유니버설 비서
AI는 백신 개발에만 도움이되지 않습니다.예를 들어, 대유행 동안 Botkin.AI 플랫폼은 AI를 사용하여 폐 이미지에서 폐렴의 초기 증상을 감지했습니다. 덕분에 환자는 질병의 초기 단계에서 짧은 시간에 필요한 치료를 받고 합병증을 피할 수 있습니다.
또한 현대 기술은다른 의학 분야에서도 사용됩니다. 예를 들어, 인슐린 생산에서 구성 요소 작업의 높은 정확성과 생산 라인 및 작업장의 이상적인 청결을 보장하는 것이 필요합니다. 모든 요구 사항을 충족하기 위해 Biopharmax는 작업자 워크 스테이션 및 분산 제어 시스템과 함께 지능형 컨트롤러를 구현하여 생산 프로세스의 세부적인 시각화를 달성했습니다. 이를 통해 인슐린 방출의 모든 단계를 실시간으로 명확하게 제어하고 높은 위생 기준 및 정확성 기준을 준수 할 수 있습니다.
처리하는 데 도움이되는 또 다른 문제디지털 기술-검사에서 치료에 이르기까지 암 환자의 치료를받을 때 오래 기다려야합니다. 미국 테네시 주에있는 한 클리닉에서는 종양학과 방문자가 검사를 위해 5 시간을 기다려야했으며 암과 같은 심각한 진단의 경우 시간이 가장 귀중한 자원입니다. 서비스 약관을 줄이기 위해 의료 기관은 전문 소프트웨어를 통합했습니다. 현재 상태를 분석 한 후 솔루션은 최적의 일정 작성, 건물 공간 재구성, 특정 위치에 대한 추가 인력 고용, 분석을위한 새 장비 투자 등 다양한 절차 및 프로세스에 대한 권장 사항을 제시했습니다. 모든 조치를 수행 한 후 대기 시간이 25 % 단축되었습니다.
응급 상황에서 더 빠른 치료
바이러스 감염이 발생하면정치인 및 보건 당국에서 의사 및 제조업체에 이르기까지 공중 보건 거버넌스에 관련된 사람들에게 예상치 못한 도전이 있습니다. 전자는 감염을 확인하고 확인 된 병소를 국지화하기 위해 응급 조치를 취할 수 있지만, 후자는 효과적인 치료를 신속하게 검색해야하는 요구 사항으로 인해 압력이 증가하는 경우가 많습니다. 백신을 개발하기위한 새롭고 효과적인 방법을 찾기 만하면됩니다. 발견 된 사례의 치료 상황이 어떻게 바뀌고, 의료 인프라에 대한 부담이 줄어들고 회복이 가속화 될 것입니다.
혁신적인 기술의 능력은개발에 관련된 사람들은 어려운 상황에서 더 빨리 일합니다. 딥 러닝 및 고급 데이터 시각화와 같은 기술을 통해 과학자는 기존 연구의 전체를 기반으로 새로운 바이러스에 대한 적절한 치료법을 찾는 문제를 극복 할 수 있습니다. 인공 지능은 방대한 양의 데이터를 처리 할 수 있으므로 의사는 가장 유망한 약물로 테스트를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 코로나 바이러스 치료제를 찾는 동안 암세포를 죽이는 물질 인 세포 사멸 유도 제가있는 약물을 제안했습니다. IT는 제조업체가 도전적인 유행병에서 약물 채택을 가속화하기 위해 적극적으로 노력하는 약물 제조 및 유통에 유리합니다.
참조 :
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