AI技術は製薬業界でますます重要な役割を果たしている

製薬会社における人工知能 (AI) の活用は、より優れた診断の提供、より高品質の医薬品の開発、患者に対する医療処置の改善に役立ちます。

製薬業界はヘルスケア部門の不可欠な部分です。しかし、近年この業界の成長は鈍化している。多くの業界専門家は、医薬品市場は飽和段階に達したと考えています。しかし、技術革新はこの分野にさらなる希望をもたらしています。

遠隔医療、スマートウェアラブル、スマートナノデバイス、人工知能などの技術が製薬業界に変革をもたらすと期待されています。その中で、人工知能は業界を前進させる上で重要な役割を果たし、広く利用されるようになるでしょう。そこで今日は、製薬業界で AI を活用する方法をいくつかご紹介します。

製薬業界における人工知能の応用

製薬分野での AI の使用には、人間の知能に頼るタスクをコンピューター アルゴリズムを使用して実行することが含まれます。これにより、科学者やバイオテクノロジストは、新薬の発見と開発のプロセスを効率化し、診断を支援し、通常は時間と人的資源を浪費する反復的なタスクを自動化できるようになります。

さらに、人工知能の恩恵を受けられる主な分野には次のようなものがあります。

医薬品研究

新薬の開発は複雑なプロセスです。新薬の開発には平均で約26億ドルの費用がかかり、12年かかります。さらに、臨床試験を通過する薬剤は約 14% にすぎません。

その結果、現在の医薬品開発のアプローチは非常に非効率的であることが判明しました。人工知能は、これらの非効率性を克服するのに大いに役立ちます。新薬開発にかかる時間を短縮するのに役立つ可能性があります。

AI は分子の物理的および化学的特性を予測するために使用できます。 AI を使用した予測の精度も高く、プロセスは時間の節約とコスト効率にも優れていることが証明されています。したがって、新薬を迅速に合成し、患者により良い効果をもたらすことができます。

同時に、医薬品の開発と研究が失敗する最大の原因の一つは、医薬品が単一の疾患原因遺伝子を標的にしていることである。人工知能を使用すれば、数百の病気の原因となる遺伝子を一度にマッピングすることができます。そうすれば、すべての病気の原因となる遺伝子を標的とする薬が開発される可能性があります。したがって、AI は ALS やアルツハイマー病などの複雑な病気の解決策を見つけるために使用できます。人工知能を利用することで、すべての遺伝子を同時に標的とする薬剤をより迅速に開発できるようになる可能性があります。

診断

人工知能は医療スキャンや画像の解釈に使用できます。次に、AI ソフトウェアは入力画像をデータベース内に存在する視覚的に類似した画像と比較します。画像に含まれるデータを正確に比較することで、異常があれば検出できます。したがって、AIの助けを借りて、医師は個人の病気を迅速かつ正確に診断することができます。

医師はそれに応じて患者に合わせた治療を行うことができます。人工知能は、高血圧から眼疾患まで、医療業界で幅広い診断に応用されています。しかし、癌などの生命を脅かす病気との闘いにおいて最も有効であることが証明されています。人工知能のスタートアップ企業Lunitは、がん検出のためのAIソリューションを開発した。

たとえば、3D 視覚化ソフトウェアは、気道がんなどの希少がんの検出と診断に役立ちます。 AIソフトウェアを使用して癌を検出する可能性は80〜86％に増加しました。時間の経過とともに精度が向上することが期待されます。

データ分析と管理

製薬業界では毎日膨大な量のデータが生成されます。人工知能は、データを効率的に保存、管理、分析するのに役立ちます。人工知能は、製薬会社が薬品、化学組成、およびその使用に関する履歴記録を維持するのに役立ちます。その結果、企業は必要なときに医療データに簡単にアクセスできるようになります。

データ管理に AI を使用すると、データの重複を防ぐこともできます。データの重複は将来的に問題を引き起こす可能性があり、必要なデータを見つけるのに時間のかかるプロセスになる可能性があります。 AI はデータを簡単に分類し、重複データを通知または削除することもできます。その結果、薬剤師は新薬の開発に必要な過去のデータを参照する際に多くの時間を節約することができます。

精密医療

AI モデルは、人間よりも高速に大量のデータを読み取り、分析できます。これらは、数世代にわたる人々とその家族の病歴を分析するために使用できます。したがって、AI は遺伝性疾患を含む疾患の予測においてより高い精度を提供できます。人工知能は、個人の完全な病歴に基づいて、個人に合わせた治療法を作成することができます。患者の早期回復を助けるために、正確な薬や個別化された薬を患者に推奨することができます。

AIは、現在の薬が病気の治療にどれほど効果的であるかを判断するのに役立つだけでなく、患者が将来病気を発症する可能性を予測することもできることが示されています。たとえば、大手精密医療インテリジェンス企業である Amplion は、人工知能ソフトウェア Dx:Revenue をリリースしました。このソフトウェアは、3,400 万のデータ ソースからのデータを分析および比較することで、製薬会社に開発中の医薬品に関する洞察を提供します。

「精密医療には問題がある」とアンプリオンのCEO、クリス・カプデビラ氏は語った。 「患者のための精密医療を進歩させる可能性のある情報は膨大にありますが、その情報を戦略的、効率的、迅速に入手して、製薬パートナーとして質の高い決定を下すことは、人間の手に負えません。当社は、製薬および試験開発者が成功するために必要な戦略的決定をサポートする、重要な証拠に基づくインテリジェンスを提供することで、この問題に対処するために設立されました。」AIは現在、世界中の大手製薬会社で採用されています。

医療リーダーたちは AI の利点を認識しています。ファイザーとグラクソ・スミスクラインという2つの大手企業がAIをどのように活用しているかをご紹介します。

ファイザー

ファイザーは、免疫腫瘍学の分野での創薬を加速するために、2016年にIBM Watsonと提携しました。同社はその後、医薬品開発プロセスを合理化するために、いくつかの主要機関と協力関係を結んだ。 2018年、ファイザーはMITによって、医薬品の発見と合成のための機械学習コンソーシアムのメンバーとして発表されました。

同様に、同社は医薬品の発見を推進するために CytoReason および Concerto AI と提携しています。さらに、ファイザーは2019年に、AIを使用して患者の臨床経過を理解するための1年間のパイロットプログラムを発表しました。このプログラムはCatalia Healthとの提携により開始されました。このプログラムでは、処方薬の使用について個人を指導する AI 対応ロボット「Mabu」を活用しています。

グラクソ・スミスクライン

グラクソ・スミスクラインは、人工知能を活用している大手製薬会社の一つです。グラクソ・スミスクラインは、医療機会のための治療法の加速 (ATOM) コンソーシアムの創設メンバーです。この提携は、時間とリソースを大量に消費し、失敗率の高い医薬品発見プロセスを、迅速かつ患者中心のプロセスへと変革することを目指しています。

グラクソ・スミスクラインは、バイオメディカルの埋め込み型デバイスの開発でグーグルと提携している。これらの装置は、体の神経を通過する電気信号を変更することができます。特定の病状を持つ人によく見られる不規則な、あるいは変化した衝動を検出することができます。さらに、GSK は AI スタートアップ企業と協力して、最大 10 の疾患関連ターゲットに対処する低分子医薬品の開発に取り組んでいます。

AI には多くの潜在的な利点があるにもかかわらず、製薬会社における AI 技術の応用は依然として限られています。

HIMSS Analytics のレポートによると、医療機関のうち AI を導入または投資しているのは 5% 未満です。業務インフラに AI を導入したいと考えている企業は、AI テクノロジーの専門知識を持つ企業と提携して、ワークフロー向けのカスタム ソリューションを開発したり、医療機関と連携したり、社内で AI の研究開発に投資したりすることができます。

人工知能はヘルスケア業界の未来となるかもしれません。製薬業界で AI を活用することで、企業はコストを削減し、プロセスを合理化し、そして最も重要なことに、人命を救うことができます。 企業は不安を捨て、AI を導入して業界を前進させることに期待すべきです。