La IA ha tenido un profundo impacto en la industria de las ciencias biológicas durante las últimas dos décadas. En la plazo de 2000, los investigadores pudieron utilizar la IA para analizar el genoma humano, identificando marcadores genéticos y variaciones que podían predecir la susceptibilidad de un individuo a determinadas enfermedades. Esto abrió la puerta a la medicina personalizada y a terapias más efectivas para los trastornos genéticos. En la plazo de 2010, las organizaciones utilizaron ampliamente modelos de estudios obligatorio que podían predecir cómo interactuarían diferentes compuestos con objetivos biológicos, reduciendo significativamente el tiempo y el costo del descubrimiento y explicación de fármacos.
Hoy en día, se utilizan herramientas y algoritmos generativos impulsados por IA para diagnósticos, predicciones de brotes de enfermedades y planes de tratamiento específicos, y la industria escasamente está comenzando. Según las estimaciones, la coexistentes de IA creará entre 60 mil millones de dólares y 110 mil millones de dólares anualmente en valía crematístico para las empresas farmacéuticas y de tecnología médica. Se retraso que la IA por sí sola en la investigación de fármacos expandirse en un 36% para 2031. Mientras tanto, 79% de los profesionales de la industria dijo que la IA genética tiene el potencial de revolucionar la fabricación de medicamentos en términos de calidad y eficiencia.
Abriendo paso a la innovación en la coexistentes de IA
Pero antaño de darse cuenta del valía de la IA genética, las organizaciones de ciencias biológicas deben aventajar obstáculos importantes. Estos incluyen preocupaciones de seguridad y regulaciones de privacidad de datos, problemas de diligencia y llegada a datos, y las complejidades de implementar soluciones de IA en los flujos de trabajo de ciencias biológicas existentes. Adicionalmente, existen altos costos asociados con la implementación de la IA y el mantenimiento de un equipo de profesionales capacitados para desarrollar y mandar sistemas de IA.
Las organizaciones que superen estos desafíos e implementen con éxito la IA de coexistentes en sus operaciones pueden alcanzar una amplia abanico de beneficios. Pueden acelerar la investigación y el descubrimiento, optimizar la fabricación, mejorar la comercialización, acortar costos y, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes.
En primer motivo, es importante comprender cómo las empresas de ciencias biológicas pueden utilizar la IA genética para impulsar la innovación y la eficiencia, y determinar los pros y los contras de construir contra comprar una opción de IA genética.
Cómo la IA genética puede impulsar el éxito en las ciencias biológicas
La industria de las ciencias biológicas está en una posición única para tomar los beneficios transformadores de la IA genérica. Las ciencias biológicas generan enormes cantidades de datos que la IA puede compendiar para descubrir nuevos conocimientos. La industria se ocupa de sistemas y procesos biológicos en gran medida complejos, que la IA genética puede modelar y disimular para alcanzar avances clínicos. Y los procesos costosos y que consumen mucho tiempo y que implican tareas rutinarias, como el descubrimiento y la fabricación de fármacos, están maduros para la automatización y una veterano eficiencia.
A continuación se presentan tres formas esencia en las que las empresas de ciencias biológicas pueden utilizar la IA genética para acelerar la investigación y el explicación, optimizar la fabricación y mejorar la comercialización.
1. Acelerar la investigación y el explicación
La Gen AI puede hacer que el proceso de descubrimiento y explicación de fármacos sea más rápido, más apto y más rentable, impulsando en última instancia la innovación. Gen AI utiliza algoritmos avanzados para analizar vastos conjuntos de datos de compuestos químicos y objetivos biológicos, identificar nuevas proteínas o genes para intervenciones terapéuticas y utilizar el modelado y la creación de contenido para sugerir nuevos fármacos candidatos con propiedades personalizadas. Una vez que se identifican los fármacos candidatos, la IA genética puede acelerar su tiempo de comercialización al optimizar y automatizar los procesos. Esta eficiencia permite a los profesionales de la investigación clínica centrarse en la planificación estratégica y la diligencia de cohortes, impulsando en última instancia terapias y productos más innovadores.
A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo la IA genética puede acelerar la investigación y el explicación:
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Modelos de descubrimiento de fármacos: los modelos para la predicción de la estructura de proteínas, la predicción de propiedades químicas y el ensambladura molecular agilizan el diseño y las pruebas de nuevos fármacos candidatos, incluido el plegamiento de proteínas.
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Imágenes médicas: la incorporación de modelos en IA puede identificar marcadores de enfermedades en imágenes, lo que ayuda al diagnosis y tratamiento tempranos.
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Gestación de datos sintéticos para exploración secundario: la IA puede crear datos artificiales que imitan datos del mundo actual, lo cual es útil para el exploración secundario, donde los investigadores pueden validar sus hallazgos sin las limitaciones de la privacidad del paciente.
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Sumario de textos clínicos: utilizando el procesamiento del estilo natural, la IA genética puede ingerir y procesar grandes volúmenes de datos clínicos y extraer información importante de modo apto.
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Preparación para auditorías: Gen AI puede ayudar en la preparación para auditorías, particularmente con las observaciones 483 de la FDA, al redactar correspondencia y automatizar el exploración de datos y la revisión de documentos.
2. Optimizar la condena de fabricación y suministro.
Con la coexistentes de IA, los fabricantes de ciencias biológicas pueden economizar costos, mejorar la calidad del producto y acelerar el tiempo de comercialización. Gen AI puede analizar grandes conjuntos de datos de procesos de fabricación farmacéutica y datos de control de calidad para mejorar la eficiencia de la producción, minimizar el desperdicio y optimizar la diligencia de la condena de suministro.
Ejemplos de cómo la IA genética puede mejorar los procesos de fabricación y de la condena de suministro incluyen:
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Prospección de tiempo de ciclo: los grandes modelos de estilo de Gen AI pueden analizar grandes cantidades de datos de producción para identificar patrones y señalar ineficiencias.
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Previsión de la demanda: la IA puede pronosticar la demanda de medicamentos, lo que ayuda a evitar el exceso de existencias o la escasez.
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Automatización de tareas rutinarias: las soluciones de IA pueden automatizar tareas rutinarias o repetitivas, reduciendo la aprieto de intervención manual.
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Prospección predictivo: los modelos de IA pueden utilizar datos, como pronósticos meteorológicos e indicadores de mercado, para predecir posibles problemas de calidad, cuellos de botella e interrupciones en la condena de suministro, lo que permite a las empresas tomar medidas proactivas.
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Utilización de capital: Gen AI puede utilizar datos en tiempo actual de máquinas de producción, sistemas de inventario y socios de la condena de suministro para asegurar que las materias primas se utilicen de modo apto y se minimicen los residuos.
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Optimización energética: las soluciones impulsadas por IA pueden ingerir datos de medidores de energía y máquinas y sugerir áreas de restablecimiento y economía de costos.
3. Mejorar la comercialización
La Gen AI puede ayudar a las empresas de ciencias biológicas a mejorar la eficiencia, la personalización y el cumplimiento normativo a medida que lanzan un nuevo producto o terapia al mercado. Gen AI analiza cantidades masivas de datos de diversas fuentes, como investigaciones de mercado, datos de ventas, documentos regulatorios y bases de datos de atención médica, para optimizar los procesos de ventas y distribución y asegurar lanzamientos exitosos de productos.
A continuación se muestran varias formas en que las empresas de ciencias biológicas pueden utilizar la IA genética para impulsar los esfuerzos de comercialización:
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Campañas dirigidas: la IA puede analizar redes sociales, encuestas e informes de mercado para segmentar audiencias en función de su comportamiento y preferencias y crear campañas más personalizadas.
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Gestación y etiquetado de contenido: Gen AI puede crear texto, imágenes y videos personalizados, y realizar etiquetado de contenido de grandes volúmenes de datos para mejorar el marketing personalizado y mejorar la documentación para el cumplimiento normativo.
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Asistentes virtuales: los chatbots con tecnología de inteligencia sintético pueden ayudar a los equipos de ventas respondiendo preguntas y brindando información en tiempo actual durante las llamadas de ventas.
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Resúmenes de ventas: la IA puede producir resúmenes previos a la llamamiento concisos y personalizados para los representantes de ventas mientras interactúan con los profesionales de la salubridad.
¿Debería crear o comprar una opción de IA de coexistentes?
Una vez que los líderes de la empresa identifican los casos de uso para sus esfuerzos de IA de coexistentes, pueden optar por desarrollar internamente una opción de IA de coexistentes personalizada o comprar una opción prediseñadas. Esta osadía se apoyo en múltiples factores. Es posible que tengan un presupuesto condicionado o un plazo adecuado para sufrir un medicamento al mercado. Es posible que tengan problemas para encontrar profesionales capacitados para construir un sistema. O es posible que necesiten cumplir requisitos de proyectos más complejos, como integrar conjuntos de datos de ensayos clínicos o genómicos específicos, o personalizar modelos de IA genética para asaltar áreas terapéuticas únicas o deposición de cumplimiento normativo.
A continuación se detallan los principales pros y contras de cada táctica.
Comprar una opción
Las soluciones de IA genética ya preparadas reducen el tiempo de extracción de valía, lo que permite a las empresas utilizar rápidamente la IA para tareas como el diseño de fármacos de novo, la gradación de pacientes y el descubrimiento de biomarcadores. Comprar una opción existente a menudo requiere una inversión original último que construir una opción de IA, ya que las fases de explicación y capacitación, incluida la capacitación del maniquí y el ajuste de hiperparámetros, ya se han completado. Las soluciones comerciales son desarrolladas por proveedores especializados con amplia experiencia en IA, y la mayoría viene con funciones para acortar o eliminar las alucinaciones y la fuga de datos en los modelos, poco crucial en las ciencias biológicas, donde la precisión predictiva y la solidez del maniquí son primordiales. Por postrero, los proveedores brindan mantenimiento y soporte continuos, lo que garantiza que la opción se mantenga actualizada con los últimos avances de la IA, como el estudios por transferencia y el estudios por refuerzo.
Por otro banda, las soluciones disponibles en el mercado tienen personalizaciones limitadas y es posible que no satisfagan las deposición y los flujos de trabajo específicos de una empresa de ciencias biológicas. Personalizar arquitecturas de redes neuronales o ajustar modelos para satisfacer deposición de investigación especializadas puede resultar un desafío. Puede acontecer preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente cuando se prostitución de información confidencial de pacientes. Avalar el cumplimiento de regulaciones, como HIPAA, e implementar medidas de privacidad diferenciales puede ser un desafío. La dependencia del proveedor para las actualizaciones, el soporte y la resolución de problemas puede convertirse en un peligro si las prioridades del proveedor cambian, lo que afecta el reentrenamiento del maniquí y las actualizaciones algorítmicas. Y puede acontecer desafíos de integración con los sistemas y datos existentes. Para integraciones perfectas, Aplicaciones nativas de copo de cocaína se recomiendan porque están diseñados para plataformas específicas y no requieren que los datos se transfieran a un tercero, lo que puede mejorar la experiencia del becario y respaldar los requisitos de cumplimiento y protección de datos.
Construyendo una opción
La construcción interna permite el explicación de modelos de IA de coexistentes personalizados que se adaptan a conjuntos de datos y casos de uso específicos, como el descubrimiento de fármacos o la medicina personalizada. La diligencia interna de datos confidenciales puede blindar la privacidad y la seguridad de los datos, reduciendo el peligro de violaciones de datos que podrían ocurrir con soluciones de terceros. El explicación interno brinda a las empresas control sobre cómo se almacenan, utilizan y protegen los datos. Se pueden diseñar soluciones de IA personalizadas para la integración nativa con sistemas existentes, como EHR y LIM, minimizando las interrupciones y maximizando la eficiencia. Finalmente, las organizaciones tienen flexibilidad y control sobre el proceso de capacitación del maniquí, incluida la votación de algoritmos, hiperparámetros y datos de capacitación.
Por el contrario, desarrollar y prolongar una opción de IA de coexistentes personalizada puede resultar confuso y costoso en términos de tiempo, patrimonio y capital. Esto incluye costos de compilación de datos, capacitación de modelos, configuración de infraestructura y actualizaciones algorítmicas. Crear y prolongar una opción de IA de coexistentes requiere nuevos conjuntos de habilidades y capital especializados. La escalabilidad de una opción personalizada para adaptarse a datos crecientes y tareas de biología computacional puede ser limitada.
El poder de los datos y la IA
Las empresas de ciencias biológicas deben considerar muchos factores al determinar las razones y estrategias para implementar Gen AI. Snowflake puede ayudar a las empresas de ciencias biológicas a desarrollar una almohadilla y una táctica de datos sólidas (los componentes básicos de la coexistentes de IA), ya sea que decidan construir o comprar una opción. La encomienda de Snowflake es proporcionar la plataforma y las herramientas que permitan a las organizaciones lograr y movilizar el ecosistema de datos y soluciones de atención médica y ciencias biológicas. Al hacerlo, las empresas pueden acelerar la innovación significativa para mejorar los resultados para los pacientes en todo el mundo.
Para obtener más información sobre cómo Snowflake puede ayudar a su ordenamiento de ciencias biológicas a utilizar el poder de la IA genética, lea el texto electrónico. Gen AI en atención médica y ciencias biológicas: 4 cosas que necesita enterarse y observe la mesa redonda de la industria de las ciencias biológicas, Cómo los datos y la IA allanan el camino para la innovación.