Akut hastalıklar, kural olarak, hızlı seyri açısından kronik olanlardan farklıdır. Tespit edilirse
İlaç firmaları bunu oynamaya çağırılıyorönemli rol. Yapay zeka (AI) ve diğer gelişmiş analitik teknolojilerin yardımıyla, ihtiyaç duyulan tedavilerin geliştirilmesini ve yaygınlaştırılmasını hızlandırabilirler.
Aşı geliştirme aşamaları
Aciliyet duygusuakut bulaşıcı hastalıklarla bağlantılı olarak aşı edinme sürecini hızlandırabilir. Acil eylem ihtiyacı, araştırmacılar ve klinisyenlerden düzenleyicilere ve üreticilere kadar bir dizi aktörü, sağlık uzmanları için mümkün olan en kısa sürede etkili tedaviler geliştirmeye yönlendirir ve birleştirir.
Bununla birlikte, yorulmak bilmeyen ve amaçlı olsa bilebu ekiplerin tam bir geliştirme döngüsünü tamamlaması yıllar alabilir. Ürün piyasaya çıkmadan önce birkaç aşamadan geçmeniz gerekir. Yani:
• Araştırma aşaması:aşı adaylarının seçimi ve bağışıklık tepkisinin araştırılması için binlerce potansiyel formülün geliştirilmesi.
•Klinik öncesi aşama:aşının konseptini ve yapısını geliştirmek için uygun antijenleri belirlemek için laboratuvar analizi.
•Klinik denemeler:Bir aşının farklı özelliklere sahip test grupları üzerinde test edilmesi.
•Uygunluk Kontrolü ve Sertifikasyon:aşı güvenliğinin ve yasal uygunluğun kontrol edilmesi.
• Üretim ve kalite kontrolü:toplu aşılamaya hazırlanmak için ilaç üretimi.
Verimliliği sağlamak için her adım gereklidir veÜretilen aşının güvenliği, böylece tüm yan etkilerin zamanında tespit edilmesi ve aşının seri üretiminin hastalık tehdidi en aza indirilene kadar sürekli olarak gerçekleştirilmesi.
Tarihsel karmaşıklık, düzenleme ve maliyetbu aşamaların her biri, ortaya çıkan tıbbi sorunlara verilen yanıtı yavaşlattı. Artık yapay zeka teknolojileri sayesinde yeni ilaç edinme ve tanıtma sürecini hızla hızlandırabiliyoruz.
AI bu süreçte nasıl yardımcı olur?
Anında başarı beklenemezse deAşı geliştirmenin göz korkutucu zorluğunu ele alarak, işi yapmamızı engelleyen bir dizi kısıtlamanın ve darboğazın üstesinden gelmek için harekete geçebiliriz. Veri analizinin otomatikleştirilmesindeki ilerlemeler ve aşı araştırmasının tüm aşamalarının adım adım görselleştirilmesi, bu sınırlamalardan bazılarının ortadan kaldırılmasına yardımcı olur, böylece aşı geliştirme sürecini hızlandırır ve üretim ölçeğini büyütmeyi basitleştirir.
AI'nın her aşamada çözebileceği zorluklardan bazıları aşağıda verilmiştir.
Araştırma / klinik öncesi aşama
İlaç geliştirmenin ilk aşamaları genellikleönceki araştırma ve tedavi sonuçlarına göre aday aşıların seçilmesi için bir süreç içerir. Araştırmacılar, geniş dijital veri kitaplıklarını işlemek için (örneğin, bir seçim sürecinde binlerce farmasötik bileşiğin özelliklerini analiz etmek için) manuel işlemeden önemli ölçüde daha yüksek hassasiyetle yapay zekayı kullanabilir.
Böylece Mart ayında Beyaz Saray ve bir grup araştırmaEnstitüler ve şirketler, metin tanıma ile çalışan ML mühendislerini, aşıların ve ilaçların geliştirilmesine yardımcı olacak gerekli bilgileri özetlemek için COVID-19 hakkında 30.000 bilimsel yayından oluşan bir veri kümesini analiz etmeye davet etti. DeepMind araştırmaya katıldı. Büyük genomik veriler üzerinde eğitilmiş bir algoritma kullanarak, virüsle ilişkili proteinlerin yapısını tanıyabildiler.
AI, bu adımlarda, çok sayıda insandan alınan verilerden DNA sıralamak için de kullanılabilir; bu, doktorların genetik eşleştirme ve bağışıklık tepkisi için testler yapmasına olanak tanır.
Klinik geliştirme ve denemeler
Uygun bağlantıları bulduktan sonra başlayıngerçek koşullarda testler. Farklı hastalar, yaş ve tıbbi geçmiş gibi faktörlere bağlı olarak ilaca farklı yanıt verecektir. Bu nedenle, testler kapsamlı olmalı ve hastanın ilacın farkında olmayabileceği olası olmayan durumları bile kapsamalıdır.
Derin öğrenme algoritmalarını uygulayarak,Araştırmacılar, aday aşıyı test hastalarına fiziksel olarak uygulamadan önce bile, bu denemeleri daha önce düşünülemeyecek bir ölçekte gerçekleştirebilirler. Hastanın dijital ikizi, klinik deneyleri büyük ölçüde kolaylaştırabilir. Araştırmacılar, bir ilacın dijital bir analogunu bir insan vücudunun dijital bir analoğuna yerleştirerek, ilacın o organizma ile nasıl etkileşime gireceğini görebilirler. Bu algoritmalar, bulaşıcı hastalıklarla savaşmak için antikorları belirlemek ve seçmek için kullanılabilir, bu da hızı ve maliyeti önemli ölçüde artırır. Buna ek olarak, insanların potansiyel aşılara verdiği tepkinin gelişmiş analitiği ve görselleştirmesi, testi hızlandırmak, daha karmaşık analizlere ve daha az hataya izin vermek için kullanılabilir.
Üretim ve kalite kontrol
Aşı, düzenleyici kurum tarafından onaylandıktan sonrageniş bir hastane ve klinik ağına ilaç geliştirme ve tedarik etme yoğun sürecini başlatır. Bu aşamada ilaç üreticileri, mevcut üretim hacmi, ürün kalitesi ve optimum paketleme kararları gibi hızlı karar vermeyi gerektiren bu kadar önemli faktörlerle karşı karşıya kalır.
Yapay zeka ve uygulama tabanlı teknolojileri birleştirmeksensörler, üreticiler tedarik zincirlerinin verimliliğini artırmak için ayrıntılı verileri kullanabilir. Yapay zeka, belirli bir ilacın üretim döngüsünün süresini tahmin etmeye ve üretim hatlarını yüklemek için optimal bir plan oluşturmaya yardımcı olur. Ek olarak, yapay zeka görevleri arasında kritik üretim alanlarının belirlenmesi, hatalı ürünlerin bulunması, arıza süresinin tahmin edilmesi, ekipman arızaları ve onarımların planlanması yer alır. Bu, enerji tüketiminin daha iyi optimizasyonunu sağlayabilir, gereksiz işletme maliyetlerini azaltabilir, üretim sürecinde arz ve talep arasındaki dengesizliği ortadan kaldırabilir ve satış sırasında ürün bozulma riskini azaltabilir.
Evrensel asistanlar
AI sadece aşı geliştirmeye yardımcı olmuyor.Örneğin, bir pandemi sırasında Botkin.AI platformu, akciğer görüntülerinde pnömoninin ilk semptomlarını tespit etmek için AI kullandı. Bu sayede hastalar, hastalığın ilk evrelerinde kısa sürede gerekli tedaviyi alabilmekte ve komplikasyonlardan kaçınabilmektedir.
Ek olarak, modern teknolojiler yaygın olaraktıbbın diğer alanlarında da kullanılmaktadır. Örneğin, insülin üretiminde, bileşenlerle yüksek doğrulukta çalışmanın yanı sıra üretim hatlarının ve atölyelerin ideal temizliğinin sağlanması gereklidir. Tüm gereksinimleri karşılamak için Biopharmax, operatör iş istasyonları ve dağıtılmış kontrol sistemleriyle birlikte üretim süreçlerinin ayrıntılı görselleştirilmesine yardımcı olan akıllı kontrolörleri uyguladı. Bu, gerçek zamanlı olarak insülin salınımının tüm aşamalarının doğru şekilde izlenmesine ve yüksek sağlık standartları ve doğruluk kriterlerine uyulmasına izin verir.
Başa çıkılması gereken başka bir sorundijital teknolojiler, - kanser hastaları için tedavi alırken muayeneden tedaviye kadar uzun süre beklemek. Tennessee'deki (ABD) kliniklerden birinde, onkoloji bölümüne gelen ziyaretçiler muayene için beş saat beklemek zorunda kaldı ve kanser gibi ciddi bir teşhis durumunda zaman en değerli kaynak. Hizmet şartlarını azaltmak için tıbbi organizasyon özel yazılımları entegre etti. Mevcut durumu analiz ettikten sonra çözüm, çeşitli prosedürler ve süreçler için önerilerde bulundu: en uygun programın hazırlanması, binadaki alanın yeniden düzenlenmesi, belirli pozisyonlar için ek personelin işe alınması, analiz için yeni ekipmana yatırım yapılması. Tüm eylemlerin uygulanmasından sonra bekleme süresi% 25 kısaltıldı.
Acil durumlarda daha hızlı tedavi
Viral bir enfeksiyon salgını yaratabilirpolitikacılardan ve sağlık otoritelerinden doktorlara ve üreticilere kadar halk sağlığı yönetişimine dahil olanlar için beklenmedik zorluklar İlki enfeksiyonu tanımlamak ve tespit edilen odakları lokalize etmek için acil durum önlemleri alabilirken, ikincisi genellikle etkili tedaviyi hızlı bir şekilde arama gereksinimi ile kendilerini artan bir baskı altında bulurlar. Kişinin aşı geliştirmenin yeni ve etkili bir yolunu bulması yeterlidir - ve tespit edilen vakaların tedavi resminin nasıl değişeceği, sağlık altyapısı üzerindeki yük azalacak ve iyileşme hızlanacaktır.
Yenilikçi teknolojilerin yetenekleri,geliştirmeye dahil olanlar zor koşullarda daha hızlı çalışırlar. Derin öğrenme ve gelişmiş veri görselleştirme gibi teknikler, bilim insanlarının yeni virüsler için uygun tedaviler bulmanın zorluklarının üstesinden gelirken, mevcut araştırmaların tümünün üzerine inşa etmelerine olanak tanır. Yapay zeka büyük miktarda veriyi işleyebilir ve bu da doktorların en umut verici ilaçlarla test etmeye başlamasına olanak tanır. Örneğin, koronavirüs için bir tedavi arayışı sırasında AI, kanser hücrelerini öldüren maddeler olan apoptoz indükleyicileri olan ilaçları önerdi. BT, üreticilerin zorlu bir pandemide bu ilaçların benimsenmesini hızlandırmak için yoğun bir şekilde çalıştığı ilaçların üretimi ve dağıtımında faydalıdır.
Ayrıca bakınız:
Andromeda halo galaksimize yaklaşıyor. Sana neden önemli olduğunu söylüyoruz
Çocuklarda koronavirüs belirtileri. Neye dikkat etmelisiniz?
Güneş yüzeyinin en yakın çekimlerini görün