在制藥公司中使用人工智能（AI）可以幫助提供更好的診斷，開發(fā)更高質(zhì)量的藥物以及改善患者的醫(yī)療程序。

制藥行業(yè)是醫(yī)療保健行業(yè)不可或缺的一部分。但是，該行業(yè)的增長在最近幾年中有所放緩。許多行業(yè)專家認(rèn)為，制藥市場已經(jīng)達到飽和階段。但是，技術(shù)的創(chuàng)新任然給該領(lǐng)域帶來了更多的希望。

預(yù)計遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能可穿戴設(shè)備、智能納米設(shè)備和人工智能等技術(shù)將改變制藥行業(yè)。其中，人工智能將在推動該行業(yè)向前發(fā)展中發(fā)揮重要作用，并將得到廣泛應(yīng)用。因此，今天我們分享一些如何在制藥行業(yè)中利用人工智能。

人工智能在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用

在制藥領(lǐng)域中，人工智能的使用包括使用計算機算法來執(zhí)行原本依賴于人類智能完成的任務(wù)。它可以幫助科學(xué)家和生物技術(shù)專家簡化藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的過程，協(xié)助診斷，并使通常會浪費時間和人力資源的重復(fù)性工作任務(wù)自動化。

此外，可以從人工智能中受益的一些主要領(lǐng)域包括：

藥物研究

新藥的研發(fā)是一個復(fù)雜的過程。平均開發(fā)一種新藥需要花費約26億美元和12年的時間。此外，只有約14%的藥物通過臨床試驗。

因此，目前的藥物開發(fā)方法被證明是非常低效的。人工智能可以極大地幫助克服這些低效率的問題。它可以幫助減少花在新藥研發(fā)上的時間。

AI可用于預(yù)測分子的物理和化學(xué)性質(zhì)。使用AI進行預(yù)測的準(zhǔn)確性也很高，并且該過程也被證明既省時又具有成本效益。因此，新藥可以快速合成并且對患者具有更好的積極作用。

同時，藥物開發(fā)和研究失敗的最大原因之一是因為藥物靶向單個致病基因?？梢岳萌斯ぶ悄芤淮卫L制出數(shù)百種導(dǎo)致疾病的基因。然后可以開發(fā)出能夠針對所有致病基因的藥物。因此，可以利用人工智能為ALS和阿爾茨海默氏癥等復(fù)雜疾病找到解決方案。人工智能的使用可以同時針對所有基因的藥物的更快研發(fā)。

診斷

人工智能可用于解釋醫(yī)學(xué)掃描和圖像。然后，人工智能軟件將輸入圖像與其數(shù)據(jù)庫中存在的視覺相似圖像進行比較。它可以通過精確比較圖像中包含的數(shù)據(jù)來檢測任何異常（如果存在）。因此，借助人工智能，醫(yī)生可以快速、準(zhǔn)確地診斷出個人的疾病。

然后，醫(yī)生可以據(jù)此制定對患者的治療。人工智能在醫(yī)療行業(yè)的診斷應(yīng)用廣泛，從高血壓到眼部疾病。但是，事實證明，它在對抗威脅生命的疾?。ㄈ绨┌Y）中最有用。人工智能初創(chuàng)公司Lunit開發(fā)了用于癌癥檢測的AI解決方案。

例如，3D可視化軟件可以幫助檢測和診斷罕見的癌癥，例如氣道癌。使用AI軟件檢測到癌癥的可能性已增加到80-86%。隨著時間的推移，預(yù)計精度會越來越高。

數(shù)據(jù)分析與管理

制藥行業(yè)每天都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。人工智能可以幫助有效地存儲、管理和分析數(shù)據(jù)。人工智能可以幫助制藥公司保持藥物，化學(xué)成分及其用途的歷史記錄。因此，企業(yè)可以在需要時輕松訪問醫(yī)療數(shù)據(jù)。

使用人工智能進行數(shù)據(jù)管理還可以防止數(shù)據(jù)重復(fù)。數(shù)據(jù)重復(fù)會在將來造成問題，而找到所需的數(shù)據(jù)可能會成為一個耗時的過程。人工智能可以輕松地對數(shù)據(jù)進行排序，甚至可以通知甚至刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。因此，在參考開發(fā)新藥所需的過去數(shù)據(jù)時，藥劑師可以節(jié)省大量時間。

精密醫(yī)學(xué)

人工智能模型可以比人類更快地讀取和分析大量數(shù)據(jù)。它們可用于分析幾代人及其家人的病史。因此，人工智能可以在預(yù)測包括遺傳性疾病在內(nèi)的疾病時提供更高的準(zhǔn)確性。人工智能可根據(jù)個人的完整病史為他們創(chuàng)建個性化的治療方法。可以向患者推薦精確或個性化的藥物，以幫助患者快速康復(fù)。

人工智能不僅被證明有助于確定當(dāng)前藥物的治療效果，而且還可以預(yù)測患者未來可能患上疾病的可能性。例如，Amplion是一家領(lǐng)先的精密醫(yī)學(xué)情報公司，已發(fā)布了人工智能軟件Dx:Revenue。該軟件通過分析和比較來自3400萬個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為制藥公司提供見解，從而為制藥公司提供有關(guān)其開發(fā)的藥物的見解。

“精密醫(yī)學(xué)存在問題，” Amplion首席執(zhí)行官Chris Capdevila說。 “有無法克服的信息量，有可能推動為患者實現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)，但是從戰(zhàn)略、有效和快速地獲取信息以做出最佳的藥物合作伙伴決策超出了人類的范圍。我們公司成立之初就是通過提供關(guān)鍵的基于證據(jù)的情報來支持該問題，該情報支持制藥和測試開發(fā)人員取得成功所需的戰(zhàn)略決策?！保壳叭蛑饕扑幑径疾捎昧薃I。

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