AI ในการแพทย์: การพัฒนาวัคซีนการวินิจฉัยมะเร็งและการสร้างยา

ตามกฎแล้วโรคเฉียบพลันแตกต่างจากโรคเรื้อรังในระยะที่รวดเร็ว หากตรวจพบ

โรคสายพันธุ์ใหม่ก็เป็นไปได้การแพร่ระบาดในระดับสูงควบคู่ไปกับความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดของชุมชนต่างๆ ในโลกสมัยใหม่ สามารถนำไปสู่การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในกรณีที่ต้องได้รับการรักษา ทั้งหมดนี้สร้างแรงกดดันมหาศาลต่อรัฐบาลและโครงสร้างพื้นฐานด้านสุขภาพให้ดำเนินการเร่งด่วนเพื่อจำกัดการแพร่กระจาย และจัดระบบการรักษาเพื่อฟื้นฟูชีวิตทางสังคมและเศรษฐกิจให้เป็นปกติ

บริษัท ยาถูกเรียกให้เล่นสิ่งนี้บทบาทสำคัญ. ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูงอื่น ๆ พวกเขาสามารถเร่งการพัฒนาและเผยแพร่การรักษาที่จำเป็น

ขั้นตอนการพัฒนาวัคซีน

ความรู้สึกเร่งด่วนนั้นที่เกี่ยวข้องกับโรคติดเชื้อเฉียบพลันสามารถเร่งกระบวนการรับวัคซีนได้ ความจำเป็นในการดำเนินการในทันทีรวมตัวกันและผลักดันให้นักแสดงหลายคนตั้งแต่นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญทางคลินิกไปจนถึงหน่วยงานกำกับดูแลและผู้ผลิตเพื่อพัฒนาการรักษาที่มีประสิทธิภาพสำหรับบุคลากรทางการแพทย์โดยเร็วที่สุด

อย่างไรก็ตามแม้จะไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยและเด็ดเดี่ยวทีมเหล่านี้อาจใช้เวลาหลายปีในการพัฒนาครบวงจร ก่อนที่ผลิตภัณฑ์จะพร้อมออกสู่ตลาดคุณต้องผ่านหลายขั้นตอน ได้แก่ :

•ขั้นตอนการวิจัย:การพัฒนาสูตรที่มีศักยภาพหลายพันรายการสำหรับการคัดเลือกวัคซีน รวมถึงการวิจัยการตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกัน

•ขั้นตอนก่อนคลินิก:การวิเคราะห์ในห้องปฏิบัติการเพื่อหาแอนติเจนที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาแนวคิดและโครงสร้างของวัคซีน

•การทดลองทางคลินิก:การทดสอบวัคซีนในกลุ่มทดสอบที่มีลักษณะแตกต่างกัน

•การตรวจสอบและรับรองการปฏิบัติตาม:ตรวจสอบความปลอดภัยของวัคซีนและการปฏิบัติตามกฎหมาย

•การผลิตและการควบคุมคุณภาพ:การผลิตยาเพื่อเตรียมรับการฉีดวัคซีนจำนวนมาก

แต่ละขั้นตอนมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพและความปลอดภัยของวัคซีนที่ผลิตเพื่อตรวจจับผลข้างเคียงทั้งหมดในเวลาที่เหมาะสมและการผลิตวัคซีนจำนวนมากจะดำเนินการอย่างต่อเนื่องจนกว่าการคุกคามของโรคจะลดลง

ความซับซ้อนทางประวัติศาสตร์การควบคุมและค่าใช้จ่ายแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ชะลอการตอบสนองต่อปัญหาทางการแพทย์ที่เกิดขึ้นใหม่ ตอนนี้ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เราสามารถเร่งกระบวนการรับและแนะนำยาใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

AI ช่วยในกระบวนการนี้อย่างไร?

แม้ว่าเราจะไม่สามารถคาดหวังความสำเร็จได้ในทันทีด้วยการจัดการกับความท้าทายที่น่ากลัวในการพัฒนาวัคซีนเราสามารถทำตามขั้นตอนต่างๆเพื่อเอาชนะข้อ จำกัด และปัญหาคอขวดหลายประการที่ทำให้เราไม่สามารถทำงานให้สำเร็จได้ ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติและการแสดงภาพทีละขั้นตอนของทุกขั้นตอนของการค้นหาวัคซีนช่วยขจัดข้อ จำกัด บางประการเหล่านี้ด้วยเหตุนี้จึงช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาวัคซีนและลดความซับซ้อนของการเพิ่มขนาดการผลิต

นี่คือความท้าทายบางส่วนที่ AI สามารถแก้ไขได้ในแต่ละขั้นตอน

การวิจัย / ขั้นพรีคลินิก

ระยะเริ่มต้นของการพัฒนายามักเป็นรวมถึงกระบวนการในการเลือกวัคซีนตามผลการวิจัยและการรักษาก่อนหน้านี้ นักวิจัยสามารถใช้ AI เพื่อจัดการไลบรารีข้อมูลดิจิทัลจำนวนมาก (ตัวอย่างเช่นเพื่อวิเคราะห์คุณสมบัติของสารประกอบทางเภสัชกรรมหลายพันชนิดในการคัดกรอง) โดยมีความแม่นยำมากกว่าการประมวลผลด้วยตนเอง

ดังนั้นในเดือนมีนาคมทำเนียบขาวและกลุ่มวิจัยสถาบันและ บริษัท ต่างๆได้เชิญวิศวกร ML ที่ทำงานเกี่ยวกับการจดจำข้อความเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลของสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ 30,000 ชิ้นเกี่ยวกับ COVID-19 เพื่อสรุปข้อมูลที่จำเป็นที่จะช่วยในการพัฒนาวัคซีนและยา DeepMind เข้าร่วมการวิจัย การใช้อัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลจีโนมขนาดใหญ่พวกเขาสามารถรับรู้โครงสร้างของโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับไวรัสได้

AI ยังสามารถใช้ในขั้นตอนเหล่านี้เพื่อจัดลำดับดีเอ็นเอตามข้อมูลจากผู้คนจำนวนมากทำให้แพทย์ทำการทดสอบการจับคู่ทางพันธุกรรมและการตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกัน

การพัฒนาและการทดลองทางคลินิก

หลังจากพบการเชื่อมต่อที่เหมาะสมแล้วให้เริ่มการทดสอบในสภาพจริง ผู้ป่วยแต่ละรายจะตอบสนองต่อยาแตกต่างกันขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆเช่นอายุและประวัติทางการแพทย์ ดังนั้นการทดสอบจะต้องครอบคลุมและครอบคลุมแม้กระทั่งกรณีที่ไม่น่าเป็นไปได้ที่ผู้ป่วยอาจไม่ทราบดีถึงยา

ด้วยการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกนักวิจัยสามารถทำการทดลองเหล่านี้ในระดับที่คิดไม่ถึงก่อนหน้านี้แม้กระทั่งก่อนที่จะนำวัคซีนไปใช้กับผู้ป่วยทดสอบ แฝดดิจิทัลของผู้ป่วยสามารถอำนวยความสะดวกในการทดลองทางคลินิกได้มาก นักวิจัยสามารถมองเห็นว่ายาจะมีปฏิกิริยากับสิ่งมีชีวิตนั้นอย่างไร อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุและเลือกแอนติบอดีเพื่อต่อสู้กับโรคติดเชื้อซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและค่าใช้จ่ายได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังสามารถใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและการแสดงภาพการตอบสนองของมนุษย์ต่อวัคซีนที่เป็นไปได้เพื่อเร่งการทดสอบทำให้การวิเคราะห์ซับซ้อนมากขึ้นและเกิดข้อผิดพลาดน้อยลง

การผลิตและการควบคุมคุณภาพ

หลังจากที่วัคซีนได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลเริ่มกระบวนการที่เข้มข้นในการพัฒนาและจัดหายาให้กับเครือข่ายโรงพยาบาลและคลินิกต่างๆ ในขั้นตอนนี้ผู้ผลิตยาต้องเผชิญกับปัจจัยสำคัญที่ต้องใช้การตัดสินใจอย่างรวดเร็วเช่นปริมาณการผลิตที่มีอยู่คุณภาพยาและการตัดสินใจบรรจุภัณฑ์ที่เหมาะสม

การรวม AI และเทคโนโลยีที่ใช้แอปพลิเคชันเซ็นเซอร์ผู้ผลิตสามารถใช้ข้อมูลโดยละเอียดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการคาดการณ์ระยะเวลาของวงจรการผลิตยาชนิดหนึ่งและสร้างแผนการที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการโหลดสายการผลิต นอกจากนี้งาน AI ยังรวมถึงการระบุพื้นที่การผลิตที่สำคัญการค้นหาผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องการคาดการณ์การหยุดทำงานการพังของอุปกรณ์และการวางแผนการซ่อมแซม สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานให้ดีขึ้นลดต้นทุนการดำเนินงานที่ไม่จำเป็นลดความไม่สมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานในกระบวนการผลิตและลดความเสี่ยงของการเน่าเสียของผลิตภัณฑ์ระหว่างการขาย

ผู้ช่วยสากล

AI ไม่ได้ช่วยแค่การพัฒนาวัคซีน ตัวอย่างเช่นในช่วงที่มีการระบาดแพลตฟอร์ม Botkin.AI ใช้ AI ในการตรวจหาอาการเริ่มต้นของปอดบวมในภาพของปอด ด้วยเหตุนี้ผู้ป่วยจึงสามารถได้รับการรักษาที่จำเป็นในระยะเวลาอันสั้นในระยะแรกสุดของโรคและหลีกเลี่ยงภาวะแทรกซ้อน

นอกจากนี้เทคโนโลยีสมัยใหม่ก็แพร่หลายใช้ในด้านการแพทย์อื่น ๆ ตัวอย่างเช่นในการผลิตอินซูลินจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำสูงในการทำงานกับส่วนประกอบตลอดจนความสะอาดในอุดมคติของสายการผลิตและการประชุมเชิงปฏิบัติการ เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดทั้งหมด Biopharmax ได้ใช้ตัวควบคุมอัจฉริยะซึ่งร่วมกับเวิร์กสเตชันของผู้ปฏิบัติงานและระบบควบคุมแบบกระจายช่วยในการแสดงภาพกระบวนการผลิตโดยละเอียด สิ่งนี้ช่วยให้สามารถตรวจสอบการปล่อยอินซูลินทุกขั้นตอนได้อย่างแม่นยำและเป็นไปตามเกณฑ์มาตรฐานสุขอนามัยและความถูกต้องระดับสูง

อีกปัญหาที่ต้องจัดการเทคโนโลยีดิจิทัล - รอคอยมานานเมื่อได้รับการรักษาผู้ป่วยมะเร็งตั้งแต่การตรวจไปจนถึงการบำบัด ในคลินิกแห่งหนึ่งในรัฐเทนเนสซี (สหรัฐอเมริกา) ผู้เยี่ยมชมแผนกมะเร็งวิทยาต้องรอการตรวจห้าชั่วโมงและในกรณีของการวินิจฉัยที่ร้ายแรงเช่นโรคมะเร็งเวลาเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุด เพื่อลดเงื่อนไขการบริการองค์กรทางการแพทย์ได้รวมซอฟต์แวร์เฉพาะ หลังจากวิเคราะห์สถานะปัจจุบันโซลูชันได้ให้คำแนะนำสำหรับขั้นตอนและกระบวนการต่างๆ: จัดทำตารางเวลาที่เหมาะสมจัดระเบียบพื้นที่ในอาคารใหม่จ้างบุคลากรเพิ่มเติมสำหรับตำแหน่งบางตำแหน่งลงทุนในอุปกรณ์ใหม่สำหรับการวิเคราะห์ หลังจากดำเนินการทุกอย่างแล้วเวลารอคอยจะลดลง 25%

การรักษาที่เร็วขึ้นในกรณีฉุกเฉิน

การระบาดของการติดเชื้อไวรัสสามารถสร้างได้ความท้าทายที่คาดไม่ถึงสำหรับผู้ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการด้านสาธารณสุขตั้งแต่นักการเมืองและหน่วยงานด้านสุขภาพไปจนถึงแพทย์และผู้ผลิต ในขณะที่คนก่อนหน้านี้สามารถใช้มาตรการฉุกเฉินเพื่อระบุการติดเชื้อและกำหนดจุดโฟกัสที่ระบุได้ แต่ฝ่ายหลังมักพบว่าตัวเองอยู่ภายใต้แรงกดดันที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับความต้องการที่จะหาวิธีการรักษาที่มีประสิทธิภาพอย่างรวดเร็ว เราต้องหาวิธีใหม่ที่มีประสิทธิภาพในการพัฒนาวัคซีน - และภาพของการรักษากรณีที่ตรวจพบจะเปลี่ยนไปอย่างไรภาระในโครงสร้างพื้นฐานด้านสุขภาพจะลดลงและการฟื้นตัวจะเร็วขึ้น

ความสามารถของเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ช่วยให้ผู้ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาทำงานได้เร็วขึ้นในสถานการณ์ที่ยากลำบาก เทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้เชิงลึกและการสร้างภาพข้อมูลขั้นสูงช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถต่อยอดจากงานวิจัยที่มีอยู่ได้ทั้งหมดในขณะที่เอาชนะความท้าทายในการค้นหาวิธีการรักษาที่เหมาะสมสำหรับไวรัสตัวใหม่ ปัญญาประดิษฐ์สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลทำให้แพทย์เริ่มทดสอบกับยาที่มีแนวโน้มดีที่สุด ตัวอย่างเช่นในขณะที่ค้นหาวิธีรักษาโคโรนาไวรัส AI แนะนำยาที่มีสารกระตุ้นการตายของเซลล์ซึ่งเป็นสารที่ฆ่าเซลล์มะเร็ง ไอทีมีประโยชน์ในการผลิตและจัดจำหน่ายยาซึ่งผู้ผลิตกำลังทำงานอย่างจริงจังเพื่อเร่งการนำยาไปใช้ในการระบาดที่ท้าทาย

ดูเพิ่มเติมที่:

รัศมีแอนโดรเมดากำลังเข้าใกล้ดาราจักรของเรา เราบอกคุณว่าเหตุใดจึงสำคัญ

อาการของ coronavirus ในเด็ก สิ่งที่คุณควรใส่ใจกับ

ดูภาพที่ใกล้ที่สุดของพื้นผิวดวงอาทิตย์