제약 분야의 인공 지능: 제약 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

제약 산업 은 이 기간 동안 우리 모두의 삶에 영향을 미치는 거대하고 전례 없는 도전에 직면했습니다. 대규모 다국적 기업에서 소규모 약국에 이르는 거대하고 정교한 산업입니다. 그리고 오늘날 우리는 말할 수 있습니다. 전반적으로, 그것은 탁월한 대응력으로 이러한 전례 없는 비상 단계에 대응했습니다. 그리고 계속 그렇게 하고 있습니다.

어떻게 이것이 가능했을까요? 물론 정답은 없습니다.

그 이유는 다양하고 다면적입니다. 이 업계의 모든 플레이어의 헌신은 엄청났습니다. 그러나 우리는 한 가지 확신이 있습니다. 이 신속하고 효과적인 대응은 이 업계의 모든 수준에서 이미 진행 중인 혁명인 Digital Transformation 없이는 불가능했을 것입니다.

이 분야에서 빅 데이터의 장점과 응용에 대해 이야기할 때 우리는 디지털 혁명의 기초에서 시작했습니다. 우리는 빅 데이터 와 제약 분야에서의 응용에 중점을 두었습니다. 빅 데이터가 연료 라면 인공 지능 은 제약 부문의 변화를 주도하는 중심 장치로 매일 "기계"를 더욱 효율적으로 만듭니다. 당신이 이해할 수 있듯이, 두 가지 측면은 밀접하게 관련되어 있습니다.

그리고 우리가 이 새 게시물을 바치는 것은 바로 제약 분야의 인공 지능 주제에 관한 것입니다 .

AI에 대해 말할 때 우리는 무엇을 의미합니까?

AI, 인공 지능: 모든 사람의 입에 맴도는 화두. 슬로건처럼 떠돌아다녀야 비로소 구체적이고 운영적인 의미를 잃는다.

Accenture에서 제공하는 몇 가지 정의에 따라 이 방대한 분야의 경계를 빠르게 정의하는 것으로 시작하겠습니다.

우선, 인공 지능은 단일 기술이 아니라 "기계가 인간과 유사한 수준의 지능으로 인식, 이해, 행동 및 학습할 수 있도록 상호 작용하는 일련의 다양한 기술"이라는 점을 강조하는 것이 중요합니다(출처: Accenture ).

분석을 진행하면서 두 가지 유형의 인공 지능을 구별할 수 있습니다.

1. 제한된(또는 약한) AI : 일상 생활에서 가장 일반적이며, 종종 매우 중요한 단일 작업과 관련된 특정 행동 영역과 관련됩니다. 이러한 유형의 응용 프로그램에서 주요 목표는 모든 프로세스의 효율성을 높이는 것입니다.
2. 일반(또는 강력한) AI: 여기에서 우리는 전략적, 추상적, 창의적으로 "사고"할 수 있고 "일련의 복잡한 작업을 관리할 수 있는 능력"이 있는 컴퓨터 시스템과 관련된 광범위하고 끊임없이 변화하는 분야에 있습니다.

바로 거기에 넣어 봅시다 . 제약 분야에서 인공 지능을 적용 하는 것은 양쪽 모두를 포함합니다. 이러한 응용 프로그램은 많고, 일부는 Pharma가 연결된 다른 부문과 관련된 프로세스와 얽혀 있으며 지속적으로 변화하고 있으며 여기에서 완전하고 철저한 개요를 제공할 수 없습니다.

다음은 설득력 있는 수치입니다. 제약 및 의료 회사의 약 50% 가 2025년까지 인공 지능 전략을 구현할 것입니다(출처: pharmanewsintel.com).

그리고 여기에 근본적인 설명이 있습니다. AI 시스템의 구현은 인간을 "기계"로 대체하는 것을 의미하지 않습니다. 반대로, 우리는 진정으로 인간, 환자를 모든 것의 중심에 두기 위해 점점 더 긴밀한 협력 에 대해 이야기하고 있습니다. 간단히 말해서 고객 경험 . 이것은 항상 염두에 두어야 할 핵심 포인트입니다!

이 게시물의 연속에서 우리는 매우 다르지만 상호 연결된 영역을 다루는 4개의 거시적 주제를 분리했습니다. 이러한 방식으로 우리는 독자들에게 제약 분야의 인공 지능에 대한 가장 광범위한 개요를 제공하고자 합니다 . 이는 추가 조사를 위한 출발점입니다.

1. 스마트 팩토리와 새로운 물류

스마트 팩토리는 흔히 4차 산업혁명 또는 인더스트리 4.0 이라고 불리는 것의 기본 단위입니다 . 물론 제약이 아닌 모든 산업에 영향을 미치는 프로세스입니다.

간단히 말해서, 제조 공장에 디지털 혁신을 가져오고 IoT(사물 인터넷) 시스템을 통해 기계 간의 연결성을 높이고 데이터 분석, 기계 학습 및 모든 데이터 기반 역학을 구현하는 것입니다.

목표와 혜택은?

• 프로세스에 대한 최대 제어
• 모든 생산 체인에 대한 최적화
• 생산성의 현저한 증가
• 안전성 향상

그러나 그것이 전부는 아닙니다. Factory 4.0은 신속하고 확장 가능하며 유연한 응답으로 최대의 응답성을 요구하는 환경의 과제에 대응하여 출시 시간을 단축하는 데 필요한 혁신입니다. 생각해 보세요. 이것이 바로 이 의료 응급 상황에서 필요한 것입니다.

마지막으로 물류 및 유통의 거대한 문제가 있습니다. 이것은 빠르고 자동화된 방식으로 스트레스에 반응할 수 있는 모세관 유통 네트워크가 필요한 제약 회사의 또 다른 민감한 문제입니다. 이 모든 것은 붕괴되지 않고 우선 순위의 복잡한 규모를 유지하면서 수행되어야 합니다(긴급 약물과 일반 약물의 배포, 부패성 문제 또는 때때로 예기치 못한, 모든 복잡한 결과).

다시 한 번, 이 분야에서 유일하게 가능한 해답은 엄청난 양의 다양한 데이터와 입력을 처리하여 매우 짧은 시간에 효과적이고 기능적인 출력과 결정으로 변환할 수 있는 디지털 기술과 인공 지능 시스템에서 나옵니다.

2. 연구 및 개발 분야에 대한 지원

연구 개발 측면에서 우리는 이미 빅 데이터 주제에 대해 이야기했습니다. 다시 한 번, 출발점은 정보의 수집과 분석입니다. 도달 지점은 이러한 분석을 해석하고 작동하게 만드는 능력입니다. 그리고 이것이 바로 인공 지능이 제약 부문에서 해야 하는 일입니다 .

이것은 어떻게 번역됩니까?

• 신약 개발 및 개발 일정 단축 .
• 시기와 가장 적합한 프로필 식별 측면에서 임상 시험을 위한 지원자 모집 의 효율성.
• 새로운 치료 조합의 식별.
• 선별 및 진단을 지원 합니다.
• 최종 의약품의 품질 향상.
• 향상된 안전성 .
• 비용 및 폐기물 감소 .
• 초기 결과의 해석을 기반으로 연구 개발을 신속하게 재조정 할 수 있습니다.

분명히, 우리는 가장 중요한 요소의 광대한 집합에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 항상 염두에 두어야 할 점은 AI 시스템의 적용이 이 모든 것에 동시에 막대한 유익한 영향 을 미친다는 것입니다. 촉발되는 것은 강력한 선순환이다.

2020년에 인공 지능의 지원으로 완전히 만들어진 첫 번째 약물의 소식이 발표되었습니다. 바로 DSP-1181입니다. 분자 DSP-1181 은 신생 기업 Exscientia가 일본 회사인 Sumitomo Dainippon Pharma와 공동으로 개발한 강박 장애 치료용입니다. .

단 12개월 만에 전통적인 방법으로 몇 년이 걸렸을 일을 달성했습니다(출처: europeanpharmaceuticalreview.com).

3. IoMT와 치료 4.0

IoMT (Internet of Medical Things) 라는 약어 에는 스마트폰 애플리케이션에서 웨어러블 기기, 피부 아래에 섭취하거나 이식할 수 있는 센서에 이르기까지 개인의 건강과 웰빙을 위한 기술과 디지털 기기가 포함됩니다. 그것은 우리가 이미 언급한 또 다른 진정으로 광대하고 확장되는 분야입니다.

이 모든 것의 결과는 더 빠르고(실시간에도) 더 신뢰할 수 있는 치료 조합의 개선입니다. 또한, 이것이 진정으로 핵심적인 측면 입니다. 치료는 점점 개인화되고 있습니다 . 이것은 "정밀 의학"이라는 이름을 가진 진정한 돌파구입니다(출처: Medline Plus).

또한 IoMT와 인공 지능의 결합은 암 병리학에서 정신 건강 또는 신경 퇴행성 운동 문제에 이르기까지 예방과 관련된 모든 것에 대한 강력한 지원이며 앞으로도 그럴 것입니다.

마지막으로 예방뿐만 아니라. IoMT 덕분에 개인과 더 빈번하고 긴밀한 상호 작용을 할 수 있으므로 단기 또는 장기적으로 유해한 행동과 습관을 모니터링하고 수정하려는 경향이 더 커집니다.

4. 환자 중심: 약국과 새로운 개인 맞춤형 디지털 커뮤니케이션

우리는 공장 4.0에서 시작하여 많은 수의 R&D로 이동한 다음 IoMT 및 점점 더 맞춤화된 치료법으로 이동했습니다. 그리고 여기에서 마침내 개별 사람, 개별 환자에 대한 원을 강화하고 있습니다.

제약회사에서도 디지털에서 물리적으로, 빅데이터에서 개인과의 관계로 의 경로가 항상 있어야 합니다 . 그리고 이러한 관계의 첫 번째 라인은 의심할 여지 없이 영토 전체에 흩어져 있는 약국으로 구성됩니다.

제약 분야에서 인공 지능 시스템을 적용 하는 것은 매우 복잡하고 우리 일상 습관의 일부인 이 네트워크와 관련되어 점점 더 중요해지고 있습니다.

약국의 "작은 세계"에서도 AI의 의미는 다양하고 근본적입니다. 약사 업무의 최적화가 있습니다. 창고 및 주문 관리의 개선이 있습니다. 그리고 무엇보다 고객만족에 대한 배려가 있습니다. 특히 이 마지막 점이 결정적입니다. 그리고 그것은 전통적인 측면과 디지털 측면 을 동반하고 통합해야 할 필요성으로 해석됩니다 .

구체적으로 말하면 CRM(고객 관계 관리) 시스템의 디지털화에서 시작 하여 개별 환자와 새로운 자동화되고 상시 가동되며 개인화된 디지털 커뮤니케이션 을 구축하는 것입니다.

여기 예가 있습니다. Doxee 와 같은 회사에 의존함으로써 CRM에서 수집된 데이터에서 시작하여 개인화된 비디오 와 같은 효과적이고 기능적이며 매력적인 디지털 커뮤니케이션을 생성할 수 있습니다 . 인터랙티브 방식.

이러한 방식 으로 일대일 대화 도 디지털 모드로 구축되어 구매를 용이하게 하거나 조언 및 컨설팅을 요청하는 데 유용합니다.

이 대화 상자는 물리적 대화 상자와 통합됩니다. 그리고 마침내 두 가지 측면이 서로를 강화하여 회사에서 약국, 환자에 이르기까지 모든 사람에게 혜택을 줍니다!