AI ในยาและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต ดูว่า AI กำลังเปลี่ยนโฉมห่วงโซ่คุณค่าของเภสัชภัณฑ์ในยุค Age of With™ . ได้อย่างไร

AI ในยาและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต ดูว่า AI กำลังเปลี่ยนโฉมห่วงโซ่คุณค่าของเภสัชภัณฑ์ในยุค Age of With™ . ได้อย่างไร

เว็บไซต์

สกุลเงินใหม่สำหรับบริษัทชีวเภสัชและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตคืออะไร สองคำ: ข้อมูลขนาดใหญ่ เจาะลึกถึงวิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมยาเพื่อขุดข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลหลายชุด และทำให้สามารถทำงานร่วมกันได้ทั่วทั้งองค์กร เพื่อปรับเปลี่ยนห่วงโซ่คุณค่าและนำการบำบัดช่วยชีวิตออกสู่ตลาดเร็วขึ้น

การออกแบบเว็บไซต์

จากโมเลกุลสู่ตลาด: การใช้ AI ในวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต
ตอนนี้เราอยู่ใน Age of With ซึ่ง AI ไม่ได้แข่งขันกับความพยายามของมนุษย์ แต่เป็นการยกระดับพวกเขา และไม่มีแอปพลิเคชันใดที่โดดเด่นไปกว่าในวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต ที่การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่เปิดใช้งานโดย AI และการเรียนรู้ของเครื่องส่งผลกระทบต่อแทบทุกด้านของห่วงโซ่คุณค่าและทำให้เราใกล้ชิดกับ อนาคตของสุขภาพมากขึ้น การใช้ AI กับบิ๊กดาต้าในวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจ ปรับปรุงการผลิตไบโอฟาร์มา และปรับปรุงทุกอย่างตั้งแต่การวิจัยโมเลกุลทางปัญญาและการไหลของข้อมูลในการทดลองทางคลินิก ไปจนถึงแอปพลิเคชันห่วงโซ่อุปทานที่รักษาตัวเองได้ และระบบอัจฉริยะของผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์มีความเฉพาะตัวและเป็นจริงมากขึ้นในการมีส่วนร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ ผู้ป่วย และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ
อย่างไร? เมื่อใช้โดยอุตสาหกรรมยา ปัญญาประดิษฐ์สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวดเร็วขึ้น ประมวลผลข้อมูลและทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และแปลงข้อมูลเชิงลึกเป็นการดำเนินการเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจ
สำรวจว่า Deloitte สามารถทำงานร่วมกับคุณเพื่อพัฒนามุมมองแบบบูรณาการของความต้องการและโอกาสของตลาดได้อย่างไร เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจ คาดการณ์ และจับผลกระทบของ AI ในทุกขั้นตอนของห่วงโซ่คุณค่ายาตั้งแต่โมเลกุลสู่ตลาดได้ดียิ่งขึ้น
AI จะเปลี่ยนห่วงโซ่คุณค่ายาได้อย่างไร
การวิจัยโมเลกุลทางปัญญา
AI กำลังเปลี่ยนแปลงการวิจัยและพัฒนาโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้สามารถค้นพบโมเลกุลใหม่ได้อย่างรวดเร็ว AI ในการค้นคว้ายาสามารถอ้างอิงโยงวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ที่ตีพิมพ์พร้อมกับแหล่งข้อมูลทางเลือก ซึ่งรวมถึงข้อมูลการทดลองทางคลินิก บทคัดย่อการประชุม ฐานข้อมูลสาธารณะ และข้อมูลที่ไม่ได้เผยแพร่ เพื่อแสดงการรักษาที่มีแนวโน้มดี ความสามารถเช่นนี้ได้ส่งมอบยาที่เป็นตัวเลือกใหม่แล้ว—บางครั้งในเวลาหลายเดือนแทนที่จะเป็นหลายปี—และสามารถช่วยเริ่มต้นผลิตผลการวิจัยและพัฒนาตลอดทั้งกระบวนการ
แม้ว่าการค้นพบยาจะนำไปสู่การรักษาทางคลินิกที่ช่วยชีวิตและช่วยชีวิตได้มากมาย แต่ก็เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน มีราคาแพง และมักจะไม่ประสบความสำเร็จ โดยมีความต้องการหลายอย่างที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง โซลูชันที่ใช้ AI กำลังเปลี่ยนแปลงกระบวนการและช่วยให้สามารถพัฒนาการรักษาที่ตรงเป้าหมายได้แม่นยำยิ่งขึ้น นี่เป็นการเปลี่ยนการดูแลสุขภาพไปสู่อนาคตที่ยามีความเฉพาะตัว คาดการณ์ ป้องกัน และมีส่วนร่วมมากขึ้น
การค้นพบยาเป็นกระบวนการในการระบุยาใหม่สำหรับรักษาหรือรักษาโรคของมนุษย์ 1 ในอดีต การค้นพบยาชนิดใหม่เกี่ยวข้องกับการสกัดส่วนผสมจากผลิตภัณฑ์จากธรรมชาติและการวิจัยขั้นพื้นฐานเพื่อค้นหาวิธีการรักษาที่เป็นไปได้ ความคืบหน้าโดยทั่วไปช้า น่าผิดหวัง และต้องใช้แรงงานมาก
เร่งการค้นพบยา
ส่วนใหญ่ของยาเสพติดที่ค้นพบในช่วง 20 วันที่ศตวรรษที่ถูกสังเคราะห์ทางเคมีโมเลกุลขนาดเล็กซึ่งยังคงทำขึ้นร้อยละ 90 ของยาเสพติดต่อในตลาดวันนี้ 2ข้อดี ได้แก่ เส้นทางการผลิตและการบริหารที่เรียบง่าย นอกจากนี้ยังมีความจำเพาะต่ำและอายุการเก็บรักษาที่มั่นคง ซึ่งหมายความว่าปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับคนกลุ่มใหญ่ อย่างไรก็ตาม ความจำเพาะต่ำยังสามารถนำไปสู่ผลข้างเคียง ซึ่งลดโอกาสของความสำเร็จในการทดลองทางคลินิก
นับตั้งแต่ทศวรรษ 1990 ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีได้นำไปสู่การค้นพบการรักษาทางชีววิทยาที่ใหญ่กว่า ซับซ้อนกว่า เรียกว่า biologics ซึ่งมีความเฉพาะเจาะจงสูงสำหรับเป้าหมายของพวกเขา ชีววิทยาได้เรียกความสนใจจากสื่อและนักลงทุนในระดับสูงเนื่องจากเทคนิคที่เป็นนวัตกรรมและศักยภาพในการรักษาโรคที่ไม่สามารถรักษาได้ก่อนหน้านี้ ในปี 2018 ยา 17 จาก 59 ชนิดที่ได้รับการอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (อย.) เป็นยาทางชีววิทยา
จนถึงปัจจุบัน การค้นพบยาแผนปัจจุบันยังคงเป็นกระบวนการที่ยาวนาน มีราคาแพง และมักจะไม่ประสบความสำเร็จ เวลาเฉลี่ยในการเปิดตัวโมเลกุลคือ 10-12 ปี 3รายงานของ Deloitte ประจำปี 2018 การวัดผลตอบแทนจากนวัตกรรมด้านเภสัชกรรมคำนวณว่าต้นทุนเฉลี่ยของการวิจัยและพัฒนาสำหรับบริษัทชีวเภสัชชั้นนำ 12 อันดับแรกอยู่ที่ 2.168 พันล้านดอลลาร์ต่อยาหนึ่งตัว เพิ่มขึ้นสองเท่าของ 1.188 พันล้านดอลลาร์ที่คำนวณในปี 2553 4ในเวลาเดียวกัน ยอดขายสูงสุดที่คาดการณ์โดยเฉลี่ยต่อสินทรัพย์ระยะสุดท้ายลดลงเหลือ 407 ล้านดอลลาร์ในปี 2561 ซึ่งน้อยกว่าครึ่งหนึ่งของมูลค่า 816 ล้านดอลลาร์ในปี 2553 เป็นผลให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่คาดหวังลดลงจากร้อยละ 10.1 ในปี 2553 เป็นร้อยละ 1.9 ในปี 2561 การหาวิธีปรับปรุงประสิทธิภาพและความคุ้มค่าของการนำยาใหม่ออกสู่ตลาดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุตสาหกรรม
วิธีหนึ่งในการบรรลุเป้าหมายนี้คือการปรับปรุงความแม่นยำ ความสามารถในการคาดการณ์ และความเร็วของการค้นพบยา ซึ่งปัจจุบันคิดเป็นประมาณหนึ่งในสามของค่าใช้จ่ายข้างต้น 5จาก 10,000 โมเลกุลที่คัดกรองในขั้นต้น มีเพียง 10 เท่านั้นที่ทำเพื่อการทดลองทางคลินิก 6 นอกจากนี้ โอกาสของความสำเร็จสำหรับสารประกอบที่เข้าสู่การทดลองระยะที่ 1 ซึ่งเป็นการทดสอบทางคลินิกระยะแรกนั้นต่ำกว่าร้อยละ 10 เล็กน้อยและไม่ได้เพิ่มขึ้นในทศวรรษที่ผ่านมา 7ได้รับค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นของการนำยาเสพติดไปยังตลาดสิบต่อการปรับปรุงร้อยในความถูกต้องของการคาดการณ์จะสามารถประหยัดหลายพันล้านดอลลาร์ที่ใช้ในการพัฒนายา
การเพิ่มขึ้นของผู้ทำลายการค้นพบยา AI
โซลูชันที่ใช้ AI จำนวนหนึ่งกำลังเกิดขึ้น ซึ่งมีความสำคัญต่อการเร่งการค้นพบยา แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงกระบวนการวิจัยโมเลกุลขนาดเล็กเป็นส่วนใหญ่ แต่ก็ยังแสดงศักยภาพในการระบุสารชีวภาพชนิดใหม่ เช่น แอนติบอดีเพื่อการรักษาต่อมะเร็ง พังผืด และโรคอื่นๆ ศักยภาพของ AI ในการปรับปรุงความเข้าใจในโครงสร้างและความจำเพาะของโมเลกุลเป้าหมายนั้นส่วนใหญ่มาจากปริมาณที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่มีอยู่ในขณะนี้ Deloitte ระบุความท้าทายหลักห้าประการที่บริษัทต่างๆ ที่ใช้ AI ในการค้นคว้ายากำลังมุ่งความสนใจไปที่ความพยายามของพวกเขา การค้นหาผู้สมัครยาใหม่สำหรับเป้าหมายของโรคก็เหมือนกับการค้นหากุญแจที่สมบูรณ์แบบสำหรับล็อคเฉพาะ

เว็บแอพพลิเคชั่น

ข้อพิจารณาที่สำคัญสำหรับการนำ AI . ของไบโอฟาร์มามาใช้
อัลกอริธึม AI สามารถดึงแนวคิดและความสัมพันธ์ออกจากข้อมูล และเรียนรู้อย่างอิสระจากรูปแบบข้อมูล เป็นการเสริมสิ่งที่มนุษย์ทำ AI ยังช่วยอ้างอิงโยงตีพิมพ์วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ที่มีแหล่งข้อมูลทางเลือก ซึ่งรวมถึงข้อมูลการทดลองทางคลินิก บทคัดย่อการประชุม ธนาคารข้อมูลสาธารณะ และชุดข้อมูลที่ไม่ได้เผยแพร่ ด้วยการขุดข้อมูลดังกล่าว แอปพลิเคชัน AI ในการค้นคว้ายาได้ส่งยาตัวใหม่ที่เข้ารับการทดสอบแล้ว ในบางกรณีอาจใช้เวลาหลายเดือนแทนที่จะเป็นหลายปี 8หากนำมาใช้ในขั้นตอนการค้นพบยา โซลูชัน AI มีศักยภาพในการเริ่มต้นผลิตภาพของกระบวนการ R&D ทั้งหมด
บริษัทชีวเภสัชจำเป็นต้องพัฒนากลยุทธ์ที่แข็งแกร่งเพื่อรวมโซลูชัน AI เข้ากับกระบวนการแบบดั้งเดิม ดีลอยท์ได้ระบุข้อพิจารณาสำคัญห้าประการเพื่อนำมาพิจารณาสำหรับการนำนวัตกรรมไปใช้เชิงกลยุทธ์โดยบริษัทชีวเภสัช
ในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา บริษัทไบโอฟาร์มาได้ใช้กลยุทธ์ในการผสานรวม AI เข้ากับกระบวนการค้นพบ เช่น การจัดตั้งทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และนักวิเคราะห์ข้อมูล การลงทุนในสตาร์ทอัพ และสร้างความร่วมมือกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและ/หรือศูนย์วิจัย รายงานการวิเคราะห์ความรู้เชิงลึก (DKA) 9 รายการของ AI สำหรับการค้นพบยาและการวิจัยและพัฒนาขั้นสูงประจำไตรมาสที่ 2 ปี 2019ระบุการเติบโตที่สำคัญในแนวการค้นหายา (ซึ่งภายในวันที่ 1 กรกฎาคม 2019 ประกอบด้วย) บริษัท AI 170 แห่ง บริษัท 50 แห่ง นักลงทุน 400 รายและการวิจัยและพัฒนารายใหญ่ 35 แห่ง ศูนย์ 10 ตลาดนี้เพิ่มขึ้นจาก 200 ล้านดอลลาร์ในปี 2559 เป็น 700 ล้านดอลลาร์ในปี 2561 คาดว่าจะถึง 20 พันล้านดอลลาร์ในอีกห้าปีข้างหน้า
อนาคตการค้นพบยาด้วยยา ‘4P”
Deloitte เชื่อว่า AI และเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมอื่น ๆ โดยใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถช่วยให้การรักษาตรงเป้าหมายแม่นยำยิ่งขึ้น และจะช่วยเปลี่ยนระบบนิเวศด้านสุขภาพไปสู่อนาคตที่ยามีความเฉพาะตัว คาดการณ์ ป้องกัน และมีส่วนร่วม สิ่งนี้จะนำไปสู่รูปแบบการดูแลแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น ในทศวรรษหน้า การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการรักษาและผลลัพธ์ของผู้ป่วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่ไม่ได้รับการตอบสนอง

Web​ application

เมื่อจำนวนของสารประกอบที่ระบุโดยใช้ AI เพิ่มขึ้น ยาที่สามารถรักษาโรคเฉพาะก็จะสามารถใช้ได้ การเปลี่ยนแปลงนี้จะเปิดอนาคตใหม่ให้กับอุตสาหกรรมสุขภาพ เนื่องจากความรู้ในระดับที่สูงขึ้นเกี่ยวกับกลไกการเกิดโรคจะเพิ่มจำนวนการรักษาที่มีอยู่ และในหลายกรณี การรักษาโรคที่ไม่เคยมีการรักษาที่มีประสิทธิภาพมาก่อน
เพื่อการเติบโต บริษัท Biopharma จำเป็นต้องมีแผนก AI ที่แข็งแกร่งและกลยุทธ์ในการจัดหาหรือร่วมมือกับสตาร์ทอัพ AI ที่ดีที่สุด ผู้นำที่มีความรู้ด้านดิจิทัลจะต้องรวมกลยุทธ์ใหม่เข้ากับหน่วยวิจัย ความคล่องตัวและการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพระหว่างแผนกที่มีทักษะสหวิทยาการทั้งในด้านธุรกิจและเทคโนโลยีจะเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์
ภายในปี 2573 การค้นพบยาในสัดส่วนที่เพิ่มขึ้นจะทำในซิลิโคและร่วมมือกับสถาบันการศึกษา ระยะเวลาตั้งแต่การตรวจคัดกรองไปจนถึงการทดสอบพรีคลินิกจะลดลงเหลือไม่กี่เดือน และระบุตัวยาที่มีศักยภาพรายใหม่ด้วยต้นทุนที่ต่ำลงเรื่อยๆ การเปลี่ยนแปลงที่ได้เริ่มขึ้นแล้วในวันนี้ 12
ความก้าวหน้าที่สำคัญในเทคนิคที่ใช้ในการค้นคว้ายาจะมีวิวัฒนาการเพื่อให้เป็นกรอบการทำงานสำหรับยาที่มีความแม่นยำเพื่อให้กลายเป็นกระแสหลัก ในทศวรรษหน้า ผู้ป่วยสามารถคาดหวังว่าการพัฒนาเหล่านี้จะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพของตัวเลือกการรักษาและผลลัพธ์ของโรค โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่ไม่มีการรักษาในปัจจุบัน
การไหลของข้อมูลดิจิตอลอัตโนมัติ
เมื่อใช้เพื่อทำให้การทดลองทางคลินิกเป็นแบบอัตโนมัติ AI สามารถลดรอบเวลาและค่าใช้จ่ายได้อย่างมาก ในขณะที่ยังปรับปรุงผลลัพธ์ของการพัฒนาทางคลินิกอีกด้วย ในความเป็นจริงแล้ว บริษัทด้านวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตได้นำ AI และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้เพื่อสร้างสิ่งประดิษฐ์โดยอัตโนมัติ เช่น โปรโตคอลการศึกษา และใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเร่งงานด้วยตนเอง อัลกอริธึม AI รวมกับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพ ยังช่วยให้สตรีมข้อมูลการทดลองทางคลินิกต่อเนื่องสามารถทำความสะอาด รวบรวม เข้ารหัส จัดเก็บ และจัดการได้ Takeaway ใหญ่? การประยุกต์ใช้ AI อาจนำไปสู่การทดลองทางคลินิกที่เร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และมีราคาที่ถูกกว่าอย่างเห็นได้ชัด
เรียนรู้ว่า Deloitte สามารถช่วยคุณทำให้การไหลของข้อมูลการทดลองทางคลินิกเป็นแบบอัตโนมัติได้อย่างไร
การผลิตอัจฉริยะและห่วงโซ่อุปทาน
การนำ AI ไปใช้กับโรงงานผลิตและกระบวนการผลิตชีวเภสัชช่วยให้บริษัทด้านชีววิทยาศาสตร์สามารถสตรีมข้อมูลโรงงานและเซ็นเซอร์ไปยังเครื่องมือวิเคราะห์ที่สร้างข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยบริษัทคาดการณ์ปัญหาคอขวดของกระบวนการ ระบุปัญหาการควบคุมคุณภาพ และแนะนำการดำเนินการแก้ไขในเชิงรุก บริษัทต่างๆ ยังสามารถใช้ AI เพื่อคาดการณ์อุปสงค์และอุปทานได้ดียิ่งขึ้น แนะนำการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปให้กับผู้ดำเนินการซัพพลายเชน และแม้แต่ดำเนินกิจกรรมบางอย่างด้วยตนเอง ด้วยการส่งมอบตามวิสัยทัศน์อันยิ่งใหญ่ของ Biopharma 4.0 เครื่องมือซัพพลายเชนที่ “รักษาตัวเองได้” เหล่านี้สามารถปรับปรุงความสามารถของบริษัทในการตอบสนองแบบไดนามิกต่อการเปลี่ยนแปลงในอุปสงค์ของตลาดและความพร้อมในการจัดหา ลดการหยุดชะงัก และปรับปรุงการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับการจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์และผลิตภัณฑ์ใหม่ การแนะนำตัว

Robot Auto process

ลูกค้าส่วนบุคคลและการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย
ข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดกว่าและนำไปปฏิบัติได้ นั่นคือสิ่งที่ผู้นำทางการค้าและแบรนด์ไบโอฟาร์มาต้องการ—และ AI มีพลังที่จะส่งมอบ การเดินทางของผู้ป่วย เมตริกการโฆษณา และข้อมูล HCP สามารถรวมและวิเคราะห์ด้วย AI เพื่อปรับปรุงการส่งข้อความและช่องทางการตลาดแบบ Omnichannel อันที่จริงแล้ว การปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวแบบไดนามิกและการมีส่วนร่วมของ HCP นั้นสามารถปรับแต่งตามข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลและรูปแบบที่หลากหลาย AI ยังสามารถให้คำแนะนำแก่ตัวแทนการตลาดและการขายเกี่ยวกับการดำเนินการที่ดีที่สุด ช่องทาง และเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล แต่ประโยชน์ของแนวทางนี้มีมากกว่าการตลาด นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและข้อร้องเรียนของผู้ป่วย การสอบถามทางการแพทย์ และข้อมูลโซเชียลมีเดีย เพื่อรวมเสียงของผู้ป่วยในการทำซ้ำผลิตภัณฑ์