یکی از موضوعاتی که اخیراً راجع به آن بسیار صحبت می‌شود، هوش مصنوعی و کاربردهای آن است. کاربردهایی که روز به روز افزایش می‌یابد و حتی به زعم بعضی‌ها می‌تواند تهدید‌کننده باشد. در بحث کاربردهای مسالمت‌آمیز، هوش مصنوعی به صنعت داروسازی نیز ورود پیدا کرده‌است. با وجود اینکه استفاده از هوش مصنوعی در این صنعت هنوز به اندازه روش‌های سنتی گسترده نشده‌است، اما نتایج امیدبخش این ترکیب راهی روشن را پیش روی فعالان صنعت داروسازی قرار داده‌است.
همانطور که گفته‌شد، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت داروسازی روز به روز افزایش می‌یابد. این استفاده، از مراحل قبل از ورود به صنعت (مانند طراحی و کشف دارو) شروع شده و با مباحث صنعتی مانند سیستم‌های دارورسانی و ساخت دارو ادامه پیدا می‌کند. به علاوه، کارآزمایی‌های بالینی نیز از هوش مصنوعی بی‌بهره نیستند و برای مدیریت داده‌های حاصل از این کارآزمایی‌ها، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
در ادامه، به صورت مجزا به گفتگو درباره برخی از کاربردهای این تکنولوژی در صنعت داروسازی می‌پردازیم:
کشف و طراحی دارو
هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلفی از جمله شناسایی هدف دارویی، کشف داروهای چند هدفی، استفاده مجدد از یک دارو برای مقاصدی دیگر و شناسایی بیومارکرها نقش دارد. برای مثال، محققان داروساز می‌توانند با استفاده از داده‌هایی نظیر مدارک پزشکی الکترونیک (EMR records)، توالی‌یابی ژنتیکی نسل بعدی و همچنین سایر اطلاعات برپایه مولکول‌های زیستی، اهداف دارویی جدید ضد سرطان را شناسایی و تایید کنند. مزیت کلیدی هوش مصنوعی برای شرکت‌های داروسازی، پتانسیل آن در کاهش زمان لازم برای پروسه ورود دارو به مارکت است. این موضوع می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی را برای شرکت‌های دارویی به شکل نمایی افزایش دهد.
همچنین بخوانید: هوش مصنوعی در کشف و توسعه داروها | استارت‌آپ بنولنت
بهبود فرآیند تولید
در بحث تولید دارو، هوش مصنوعی فرصت‌های متعددی را برای بهبود فرآیندها فراهم می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند کنترل کیفیت را انجام دهد، زمان طراحی را کوتاه کند و دورریزی مواد را کاهش دهد. همچنین می‌تواند فرآیند بازیافت را بهبود بخشد، موضوعات مربوط به تعمیر و نگهداری دستگاه‌ها را پیش‌بینی کند و موارد دیگر.
هوش مصنوعی را می‌توان به روش‌های مختلفی برای کارآمدتر ساختن تولید با خروجی سریع‌تر و ضایعات کمتر مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، فرآیندی که معمولاً به مداخله انسانی برای وارد کردن یا مدیریت داده‌ها متکی است، می‌تواند با استفاده از CNC (کنترل عددی رایانه‌ای) انجام شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) هوش مصنوعی نه تنها تضمین می‌کنند که وظایف محول‌شده بسیار دقیق انجام می‌شوند، بلکه فرآیند را برای ساده‌تر‌شدن، مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهند. این منجر به تولید سریع‌تر و با ضایعات کمتر و برآورده شدن بیشتر Critical Quality Attributes داروها می‌شود.
اگر به فعالیت‌های تکنولوژی‌محور علاقه داری، کلیک کن! دوره هوش مصنوعی در نظام سلامت
پردازش داده‌های زیست پزشکی و بالینی
شاید توسعه‌یافته‌ترین استفاده از هوش مصنوعی در الگوریتم‌هایی باشد که برای خواندن، گروه‌بندی و تفسیر حجم زیادی از داده‌های متنی طراحی شده‌اند. این موضوع می‌تواند صرفه‌جویی زیادی در زمان برای محققان صنعت علوم زیستی و به ویژه داروسازی داشته باشد. همچنین روش کارآمدتری برای بررسی حجم عظیم داده‌ها به منظور تأیید یا کنار‌گذاشتن فرضیه‌ها ارائه می‌دهد.
سخن پایانی
غیرقابل انکار است که هوش مصنوعی در بسیاری از حیطه‌های دیگر داروسازی نیز وارد شده و جلو می‌رود. شناسایی افراد مناسب برای کارآزمایی بالینی، پایبندی به دارو و پزشکی شخصی از جمله بخش‌هایی هستند که استفاده از هوش مصنوعی در آن‌ها در حال توسعه است. درحال حاضر، شرکت‌ها و استارتاپ‌هایی که از این تکنولوژی بهره می‌برند، می‌توانند خود را از رقبا جدا کرده و از برتری استراتژیک بهره‌مند شوند.