Akutte sykdommer skiller seg som regel fra kroniske i deres raske forløp. Hvis oppdaget
Farmasøytiske selskaper er kalt til å spille detteviktig rolle. Ved hjelp av kunstig intelligens (AI) og andre avanserte analytiske teknologier kan de akselerere utvikling og formidling av nødvendige behandlinger.
Vaksineutviklingsstadier
Selve følelsen av haster somassosiert med akutte smittsomme sykdommer, kan fremskynde prosessen med å skaffe vaksine. Behovet for umiddelbar handling forener og stimulerer en rekke aktører - fra forskere og kliniske fagpersoner til regulatorer og produsenter - for å utvikle effektive behandlinger for helsepersonell så snart som mulig.
Imidlertid selv med utrettelig og målrettetdisse teamene kan ta år å fullføre en fullstendig utviklingssyklus. Før produktet er klart til å gå på markedet, må du gjennom flere trinn. Nemlig:
• Forskningsfase:utvikling av tusenvis av potensielle formler for valg av vaksinekandidater, samt forskning på immunresponsen.
•Preklinisk stadium:laboratorieanalyse for å bestemme passende antigener for å utvikle konseptet og strukturen til vaksinen.
•Kliniske studier:testing av en vaksine på testgrupper med ulike egenskaper.
•Kontroll og sertifisering av samsvar:kontrollere vaksinesikkerhet og lovoverholdelse.
• Produksjon og kvalitetskontroll:produksjon av medisiner for å forberede massevaksinasjon.
Hvert trinn er viktig for å sikre effektivitet ogsikkerheten til vaksinen som produseres, slik at alle bivirkninger identifiseres i tide og at masseproduksjonen av vaksinen utføres fortløpende til sykdomsrisikoen er minimert.
Historisk kompleksitet, regulering og kostnadhvert av disse stadiene bremset responsen på nye medisinske problemer. Nå, takket være teknologier for kunstig intelligens, kan vi raskt akselerere prosessen med å skaffe og innføre nye medisiner.
Hvordan hjelper AI i denne prosessen?
Selv om man ikke kan forvente øyeblikkelig suksess medVed å ta tak i den skremmende utfordringen med å utvikle en vaksine, kan vi ta grep for å overvinne en rekke begrensninger og flaskehalser som hindrer oss i å nå målet. Fremskritt innen automatisert dataanalyse og trinnvis visualisering av alle stadier av vaksinesøk hjelper til med å fjerne noen av disse begrensningene, og derved akselerere vaksineutviklingsprosessen og forenkle produksjonsskalaen.
Her er noen av utfordringene som AI kan løse på hvert trinn.
Forskning / preklinisk stadium
De innledende fasene av medisinutvikling er ofteinkludere en prosess for valg av kandidatvaksiner basert på tidligere forsknings- og behandlingsresultater. Forskere kan bruke AI til å behandle store biblioteker med digitale data - for eksempel for å analysere egenskapene til tusenvis av farmasøytiske forbindelser i en utvalgsprosess - med betydelig større presisjon enn manuell behandling.
Dermed i mars, Det hvite hus og en gruppe forskningerinstitutter og selskaper inviterte ML-ingeniører som jobbet med tekstgjenkjenning for å analysere et datasett på 30 000 vitenskapelige publikasjoner på COVID-19 for å oppsummere nødvendig informasjon som kunne hjelpe utviklingen av vaksiner og medisiner. DeepMind ble med på forskningen. Ved hjelp av en algoritme trent på store genomiske data, var de i stand til å gjenkjenne strukturen til proteinene assosiert med viruset.
AI kan også brukes i disse trinnene for å sekvensere DNA fra et stort antall mennesker, slik at medisinsk fagpersonell kan utføre genetisk matching og immunrespons tester.
Klinisk utvikling og studier
Etter å ha funnet passende tilkoblinger, starttester under reelle forhold. Ulike pasienter vil reagere forskjellig på stoffet avhengig av faktorer som alder og medisinsk historie. Derfor bør testene være omfattende og dekke selv de usannsynlige tilfellene der pasienten ikke godtar legemidlet godt.
Ved å praktisere dyplæringsalgoritmer,forskere kan utføre disse studiene i en tidligere ufattelig skala, selv før de fysisk bruker vaksinekandidaten på testpasientene. En digital tvilling av pasienten kan i stor grad legge til rette for kliniske studier. Ved å plassere en digital analog av et medikament i en digital analog av en menneskekropp, kan forskere se hvordan stoffet vil samhandle med den organismen. Disse algoritmene kan brukes til å identifisere og velge antistoffer for å bekjempe smittsomme sykdommer, noe som forbedrer hastigheten og kostnadene dramatisk. I tillegg kan avansert analyse og visualisering av menneskelig respons på potensielle vaksiner brukes til å øke hastigheten på testingen, noe som gir mer sofistikert analyse og mindre feil.
Produksjon og kvalitetskontroll
Etter at vaksinen er godkjent av reguleringsorganetbegynner den intense prosessen med å utvikle og levere medisiner til et bredt nettverk av sykehus og klinikker. På dette stadiet står narkotikaprodusenter overfor så viktige faktorer som krever rask beslutningstaking, som tilgjengelig produksjonsvolum, produktkvalitet og optimale innpakningsbeslutninger.
Kombinere AI og applikasjonsbasert teknologisensorer, kan produsenter bruke detaljerte data for å forbedre effektiviteten i forsyningskjeder. Kunstig intelligens hjelper til med å forutsi varigheten av produksjonssyklusen til et bestemt legemiddel og bygger en optimal plan for lasting av produksjonslinjer. I tillegg inkluderer AI-oppgaver å identifisere kritiske produksjonsområder, søke etter defekte produkter, forutsi nedetid, utstyrssvikt og planlegge reparasjoner. Dette kan føre til bedre optimalisering av energiforbruket, redusere unødvendige driftskostnader, eliminere ubalansen mellom tilbud og etterspørsel under produksjonen, og redusere risikoen for produktskade under salg.
Universelle assistenter
AI hjelper ikke bare vaksineutviklingen.For eksempel, under en pandemi, brukte Botkin.AI-plattformen AI for å oppdage de første symptomene på lungebetennelse på lungebildene. Takket være dette kunne pasientene få den nødvendige behandlingen på kort tid i de tidligste stadiene av sykdommen og unngå komplikasjoner.
I tillegg er moderne teknologier vidtbrukes også i andre medisinske felt. For eksempel, i produksjonen av insulin, er det nødvendig å sikre høy nøyaktighet i arbeidet med komponenter, samt ideell renslighet av produksjonslinjer og verksteder. For å oppfylle alle kravene implementerte Biopharmax intelligente kontrollere, som sammen med operatørarbeidsstasjoner og distribuerte styringssystemer bidro til å oppnå detaljert visualisering av produksjonsprosesser. Dette tillater i sanntid å kontrollere nøyaktig alle stadier av insulinutslipp og å oppfylle høye kriterier for hygieniske standarder og nøyaktighet.
Et annet problem å takledigital teknologi, - lang ventetid når de får behandling for pasienter med kreft, fra undersøkelse til terapi. På en av klinikkene i Tennessee (USA) måtte besøkende på onkologisk avdeling vente fem timer på en undersøkelse, og i tilfelle en så alvorlig diagnose som kreft er tid den mest verdifulle ressursen. For å redusere servicevilkårene har medisinsk organisasjon integrert spesialprogramvare. Etter å ha analysert den nåværende tilstanden, ga løsningen anbefalinger for forskjellige prosedyrer og prosesser: utarbeide en optimal tidsplan, omorganisere plassen i bygningen, ansette ekstra personell til visse stillinger, investere i nytt utstyr for analyse. Etter gjennomføringen av alle handlinger ble ventetiden redusert med 25%.
Raskere behandling i krisesituasjoner
Et utbrudd av en virusinfeksjon kan skapeuforutsette utfordringer for de som er involvert i folkehelsestyring, fra politikere og helsemyndigheter til leger og produsenter. Mens førstnevnte kan ta nødtiltak for å identifisere infeksjonen og lokalisere de identifiserte foci, sistnevnte ofte befinner seg under økt press med kravet om raskt å søke etter effektiv behandling. Man trenger bare å finne en ny effektiv måte å utvikle vaksiner på - og hvordan bildet av behandling av oppdagede tilfeller vil endre seg, belastningen på helseinfrastrukturen vil avta og utvinningen vil akselerere.
Evnene til innovative teknologier tillater detde som er involvert i utvikling jobber raskere under vanskelige forhold. Teknikker som dyp læring og avansert datavisualisering tillater forskere å bygge på hele eksisterende forskning mens de overvinner utfordringene med å finne passende behandlinger for nye virus. Kunstig intelligens kan behandle store mengder data, noe som gjør at leger kan begynne å teste med de mest lovende stoffene. For eksempel, mens AI søkte på en kur mot koronavirus, foreslo AI medisiner med apoptoseinduktorer - stoffer som dreper kreftceller. IT er gunstig i narkotikaproduksjon og distribusjon der produsenter jobber kraftig for å akselerere legemiddeladopsjon i en utfordrende pandemi.
Se også:
Andromeda-glansen nærmer seg vår galakse. Vi forteller deg hvorfor det er viktig
Symptomer på coronavirus hos barn. Hva du bør ta hensyn til?
Se de nærmeste bildene av solens overflate