Tác động đến quá trình phát hiện và thử nghiệm thuốc: các nền tảng dựa trên AI đã trở thành các công cụ không thể thiếu trong việc tăng tốc quá trình phát hiện và phát triển thuốc. Bằng cách tận dụng các thuật toán tự động hóa và hệ thống dựa trên đám mây, các công ty dược lớn có thể phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định các ứng viên thuốc tiềm năng và tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng. Phương pháp tiếp cận này không chỉ giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường mà còn nâng cao hiệu quả chi phí, bảo đảm rằng các phương pháp điều trị mới có thể nhanh chóng đến tay bệnh nhân.

Tiến bộ trong di truyền học hiện đại: sự hòa nhập của AI với di truyền đã làm thay đổi cách hiểu và điều trị các bệnh. Thông qua phân tích di truyền được hỗ trợ bởi AI, các nhà nghiên cứu có thể tăng tốc quá trình xác định các gene gây bệnh và xác định các phân tử thuốc có thể tiếp cận mục tiêu điều trị một cách chính xác. Sự kết hợp này giữa AI và di truyền mang lại triển vọng lớn cho việc giải quyết các bệnh tình phức tạp, đặc biệt là trong lĩnh vực các rối loạn thần kinh.

Sử dụng AI để tái sử dụng thuốc: các nền tảng dựa trên AI đóng vai trò quan trọng trong các nỗ lực tái sử dụng thuốc, nơi mà mục tiêu là xác định các ứng dụng mới cho các loại thuốc đã được chấp thuận. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu toàn diện, các thuật toán AI có thể xác định các kết hợp tiềm năng giữa các phân tử thuốc và mục tiêu mới. Phương pháp này không chỉ tăng tốc quá trình phát triển thuốc mà còn cung cấp một chiến lược tiết kiệm chi phí cho việc giải quyết các vấn đề y tế cấp bách, như đối phó với đại dịch COVID-19.

Y học cá nhân do AI hỗ trợ: y học cá nhân, được điều chỉnh theo hồ sơ cá nhân của từng bệnh nhân, đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách cung cấp dịch vụ y tế. AI hỗ trợ việc triển khai các phác đồ điều trị cá nhân bằng cách phân loại bệnh nhân dựa trên các đặc điểm và gen riêng biệt của họ. Bằng cách tối ưu hóa các giao thức điều trị, các giải pháp dựa trên AI nâng cao hiệu quả điều trị, giảm thiểu các tác dụng phụ và cải thiện tổng thể kết quả điều trị.

Mở rộng khả năng chẩn đoán: các thuật toán AI học máy (ML) mang lại khả năng chẩn đoán tiên tiến cho các chuyên gia y tế. Thông qua phân tích các tập dữ liệu y tế lớn, các hệ thống chẩn đoán dựa trên AI cho phép phát hiện bệnh nhanh chóng và chính xác. Bằng cách tận dụng hồ sơ y tế điện tử và các mô hình ML phức tạp, các bác sĩ có thể tối ưu hóa quy trình chẩn đoán và cung cấp can thiệp kịp thời, từ đó cải thiện chăm sóc bệnh nhân.

Tiến bộ trong phát triển sản phẩm thuốc chất lượng: mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và thiết kế thử nghiệm (DoE) là hai nền tảng AI tự học quan trọng giúp hiểu rõ các tương tác giữa các tham số. Hơn nữa, chúng hỗ trợ tối ưu hóa thành phần và quy trình, giúp phát triển sản phẩm thuốc chất lượng cao, dựa trên việc hiểu rõ mối quan hệ nguyên nhân-hậu quả giữa các tham số quy trình và mục tiêu chất lượng sản phẩm.

Giám sát lâm sàng: Một số căn bệnh như bệnh Parkinson đòi hỏi việc giám sát lâm sàng. AI có thể giúp các bác sĩ giám sát bệnh nhân từ xa, điều chỉnh liều lượng thuốc đều đặn và sắp xếp cuộc hẹn. Hơn nữa, AI có thể hiệu quả theo dõi sự di chuyển của bệnh nhân thông qua camera điện thoại thông minh và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng. Trong trường hợp tình trạng trở nên tồi tệ hơn, AI sẽ gửi cảnh báo đến bác sĩ và sắp xếp cuộc kiểm tra. Các thiết lập từ xa như thế này giúp loại bỏ nhu cầu di chuyển đi lại đến phòng khám bác sĩ, tiết kiệm thời gian và công sức của bệnh nhân.

Dự đoán đại dịch: AI và ML hiện đang được các công ty dược lớn và các nhà cung cấp dịch vụ y tế sử dụng để dự đoán và giám sát sự bùng phát của đại dịch trên toàn cầu. Các công nghệ này làm việc trên cơ sở dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, nghiên cứu mối liên kết giữa các yếu tố địa lý, môi trường, địa lý và sinh học và kết nối các điểm giữa các yếu tố này và các đợt bùng phát dịch bệnh trước đó. Các mô hình AI/ML như vậy sẽ rất hữu ích đối với các nền kinh tế đang phát triển thiếu khung hạ tầng tài chính và y tế để đối phó với đại dịch.

Cải thiện quy trình sản xuất: AI có thể mang lại nhiều cơ hội để cải thiện hoặc nâng cao các quy trình sản xuất hiện có của ngành dược phẩm. Các cơ hội sản xuất này bao gồm: giảm thời gian thiết kế; kiểm soát chất lượng; giảm lãng phí; cải thiện việc tái sử dụng sản xuất; bảo dưỡng dự đoán. Lợi ích chính của AI là nó tự động hóa toàn bộ quy trình và loại bỏ khả năng can thiệp của con người, từ đó loại bỏ bất kỳ khoảng trống nào cho sai sót con người.

Tiếp thị: ngành dược phẩm là một trong những ngành công nghiệp được dẫn dắt bởi doanh số bán hàng, và thành công của nó phụ thuộc vào số lượng bán hàng. Các doanh số này biến động theo các chiến lược tiếp thị được sử dụng bởi doanh nghiệp. AI có thể tinh chỉnh các phong cách và kỹ thuật tiếp thị hiện có. Với việc triển khai AI, một công ty dược phẩm có thể vẽ ra hành trình của khách hàng điển hình, từ đó giúp công ty xác định kỹ thuật tiếp thị cuối cùng đã thuyết phục khách hàng thực hiện mua hàng. Có được thông tin này là quan trọng để đảm bảo sự thành công lâu dài và chỉ tiêu hóa kinh doanh có lợi nhuận. Các chiến lược tiếp thị đang hoạt động có thể tiếp tục, và những chiến lược không hoạt động có thể được loại bỏ ngay lập tức.

AI hoạt động như một hệ thống học máy, liên tục phân tích và phản ứng với dữ liệu, cho phép nhà nghiên cứu thu thập thông tin một cách hiệu quả. Kết quả là, càng nhiều dữ liệu mà AI phản ứng, AI sẽ trở nên thông minh hơn, đẩy ngành dược phẩm tiến bộ một cách liên tục.