Implementazione e attivazione di infrastrutture di IA
L’Intelligenza Artificiale (AI) non è più uno strumento futuristico che appare solo nei film di fantascienza. Il futuro sta accadendo proprio ora e le aziende dell’industria farmaceutica devono soddisfare requisiti sempre più severi (elevati standard di qualità, mutevole domanda del mercato, ecc.)
L’unico modo per soddisfare tali requisiti è integrare i laboratori farmaceutici con le nuove capacità e funzionalità dei sistemi di intelligenza artificiale.
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Scomporre il concetto di Intelligenza Artificiale
La definizione più comune e globalmente accettata di Intelligenza Artificiale ci dice che “l’AI è il risultato della combinazione di algoritmi per l’elaborazione dei dati. Perseguendo l’obiettivo di cercare di imitare il ragionamento umano”.
Tuttavia, in realtà, l’attuale IA è molto più grande di quella definizione. Col passare del tempo, il mondo dell’IA continua ad evolversi, comprendendo nuove metodologie e strumenti come: Machine Learning, Deep Learning, Data Science o Big Data.
Sottoinsiemi di Intelligenza Artificiale: Machine Learning
Machine Learning (ML) è ampiamente definito come un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che è fondamentalmente addestrato a riconoscere modelli basati su dati ed esperienza per imitare il comportamento umano. Il loro obiettivo è eseguire compiti complessi in un modo simile a come gli umani risolvono i problemi.
All'interno dell'apprendimento automatico: apprendimento approfondito
Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali in cui vengono utilizzati più livelli di elaborazione per estrarre caratteristiche di livello progressivamente superiore dai dati per imitare il processo di apprendimento del cervello umano.
Insegnare ai computer e ai computer a fare ciò che viene naturale agli umani: imparare con l’esempio.
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale in cifre
Si stima che le entrate del mercato globale dell’intelligenza artificiale cresceranno in modo significativo dal 2018 al 2030. La società di ricerche di mercato IDC ha previsto che il mercato globale dell’intelligenza artificiale raggiungerà una dimensione di oltre mezzo trilione di dollari entro il 2024. La ricerca precedente suggerisce che il mercato crescerà a oltre 1,5 trilioni di dollari entro il 2030.
Il miglioramento del controllo e della supervisione della qualità sono tra i casi d’uso più importanti per l’IA nell’industria farmaceutica. Inoltre, sarà presto possibile utilizzare l’intelligenza artificiale in questo settore per offrire ai pazienti screening preventivi del rischio personalizzati, aprendo la possibilità di trovare le opzioni più adatte per i pazienti.
Applicazioni di Intelligenza Artificiale
Progettazione e scoperta di nuovi farmaci
L’uso dell’intelligenza artificiale per la progettazione di farmaci sta aumentando rapidamente e svolge un ruolo di primo piano nell’identificazione e nella convalida dei bersagli farmacologici.
Ricerca e sviluppo
Molte grandi aziende farmaceutiche stanno attualmente utilizzando sistemi e strumenti avanzati basati sull’intelligenza artificiale insieme ad algoritmi di apprendimento automatico per facilitare e potenziare i processi di ricerca e sviluppo di farmaci.
Prevenzione delle malattie
Le organizzazioni farmaceutiche possono anche utilizzare soluzioni di intelligenza artificiale per sviluppare farmaci e trattamenti per malattie rare come l’Alzheimer e il Parkinson.
Identificare gli studi clinici
Identificare i farmaci candidati che si trovano nelle sperimentazioni cliniche finali è uno degli usi più entusiasmanti dell’IA per le aziende farmaceutiche. Aiuta le aziende a testare migliaia di campioni più velocemente e a scoprire automaticamente come i pazienti rispondono durante gli studi clinici.
I sistemi di Intelligenza Artificiale potrebbero portare molte opportunità e vantaggi anche a livello commerciale per le aziende farmaceutiche. Alcune delle applicazioni più interessanti da considerare per il futuro del settore sono:
Capacità predittiva
I sistemi di intelligenza artificiale hanno la capacità di prevedere modelli di comportamento futuri basati sull’analisi dei dati storici. Offrire ai laboratori l’opportunità di migliorare le proprie strategie e azioni multicanale, creando una cultura di buone pratiche nell’area commerciale per guadagnare efficienza commerciale.
Individuare migliori reti di vendita
Un altro utilizzo interessante delle capacità di AI nell’area commerciale di un’azienda farmaceutica è nella definizione e gestione di reti e percorsi di vendita.
Grazie ai metodi di ottimizzazione AI, le aziende possono articolare definizioni e adattamenti dei territori più precisi e ottimali. Aiutare i laboratori a ridurre i costi.
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