کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی
هوش مصنوعی، شاخه‌ای از علوم کامپیوتری است که به ساخت ماشین‌های هوشمندی می‌پردازد که بتوانند وظایف انسانی را بر عهده بگیرند. هوش مصنوعی تقریبا می‌تواند در هر زمینه‌ای از صنعت داروسازی و پزشکی، به ارتقا فرآیند تحلیل داده‌ها کمک کند.
اخیراً، هوش مصنوعی با ایده هایی نو در حوزه دارو و سلامت وارد شده است و بال های خود را تا کشف و طراحی دارو، توسعه محصول، بهبود فرایند تولید، پایبندی به دارو و تعیین دوز آن، تغییر کاربری دارو، نشانگرهای زیستی پیش‌بینی کننده، پیش‌بینی نتایج درمان، شناسایی جمعیت مطالعات بالینی (clinical trials)، بیماری های کمیاب، شخصی سازی داروها، پردازش داده های زیست پزشکی و بالینی، تصویربرداری پزشکی، پیش بینی شیوع بیماری های همه گیر، نانو پزشکی ترکیبی، نانو انفورماتیک و غیره گسترش داده است.
عمده کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی، مربوط به استفاده از الگوریتم‌های از پیش تعیین شده است. این الگوریتم‌ها به انجام بهتر و سریع‌تر کارهایی از قبیل کشف و توسعه داروهای جدید، بررسی بیماری‌ها و … کمک می‌کنند. در حال حاضر بیش از نیمی از شرکت‌های بزرگ دارویی جهان، بر روی استراتژی‌های جدید برای استفاده از هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند. امروزه هوش مصنوعی می‌تواند در طراحی دارو، مطالعات بالینی و همچنین مارکتینگ محصولات دارویی مفید واقع شود.
کشف داروهای جدید
هوش مصنوعی تقریبا می‌تواند در هر زمینه‌ای از صنعت داروسازی و پزشکی، به ارتقا فرآیند تحلیل داده‌ها کمک کند. عمده کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی، مربوط به استفاده از الگوریتم‌های از پیش تعیین شده است. این الگوریتم‌ها به انجام بهتر و سریع‌تر کارهایی از قبیل کشف و توسعه داروهای جدید، بررسی بیماری‌ها و … کمک می‌کنند.
هوش مصنوعی می‌تواند در واحد R&D شرکت داروسازی، طراحی و شناسایی مولکول‌های دارویی و ارزیابی مولکول‌های دارویی مورد استفاده قرار گیرد. مطالعه‌ای که توسط موسسه تکنولوژی ماساچوست (MIT) انجام شد، نشان داد که فقط ۱۳.۸ درصد از داروها کارآزمایی بالینی را با موفقیت طی می‌کنند.
انجام مطالعات بالینی برای هر مولکول دارویی برای شرکت بین ۱۶۱ میلیون تا ۲ میلیارد دلار هزینه به جا می‌گذارد. بنابراین استفاده از هوش مصنوعی در صنعت داروسازی کمک می‌کند تا در کنار افزایش میزان موفقیت، هزینه‌ها نیز کاهش میابد. صرفه جویی در زمان، امکان ارائه گزینه‌های درمانی بیشتر و تولید داروهای ارزان‌تر نیز از دیگر مزایای آن است.
هوش مصنوعی در یافتن درمان مناسب برای بیماری‌هایی نظیر آلزایمر، پارکینسون و بیماری‌های نادر بسیار کمک کننده است. حدود ۹۵ درصد از بیماری‌های نادر، داروی تایید شده مشخصی ندارند. در گذشته سرمایه‌گذاری بر روی داروهای بیماری‌های نادر برای شرکت‌های دارویی صرفه اقتصادی نداشت. امروزه با هوش مصنوعی و صرفه‌جویی در هزینه و زمان، شرکت‌ها به سرمایه‌گذاری در این حوزه‌ها نیز علاقه‌مند شده‌اند.
کاربرد هوش مصنوعی در پارکینسون:
هلدینگ Tancent با استفاده از هوش مصنوعی یک اپلیکیشن برای مبتلایان به پارکینسون طراحی کرده است. این اپلیکیشن بر روی تلفن همراه نصب شده و با استفاده از دوربین گوشی، حرکات دست بیمار را ثبت می‌کند. در صورت تغییر در رفتار، اپلیکیشن اطلاعات را برای پزشک ارسال می‌کند تا دوز داروهای مورد استفاده را متناسب شرایط جدید تغییر دهد. با استفاده از این اپلیکیشن مدت زمان تشخیص این ناهنجاری‌های رفتاری از ۳۰ دقیقه، به ۳ دقیقه کاهش یافته است.
کاربرد هوش مصنوعی در آلزایمر:
شرکت Verge Genomics با جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل خودکار داده‌ها با کمک هوش مصنوعی، به دنبال یافتن راه‌حل‌هایی برای آلزایمر است. یکی از دلایل شکست در فرآیند کشف دارو، این است که در هر مطالعه فقط یکی از ژن‌های دخیل در بیماری مورد هدف قرار می‌گیرد. شرکت Verge از تکنولوژی‌هایی نظیر آنچه در موتورهای جستجوی گوگل وجود دارد، استفاده می‌کند.
با بهره‌گیری از این تکنولوژی، به طور همزمان صدها ژن دخیل در بیماری بررسی شده و دارویی کشف می‌شود که بتواند همه این ژن‌ها را هدف قرار دهد. این پلتفرم برای بیماری‌های عصبی طراحی شده و می‌تواند در کنار کاهش هزینه فرآیند کشف دارو، اثرات داروهای جدید بر روی بیمار را نیز پیش‌بینی کند.
افزایش پایبندی به درمان:
پایبندی به درمان مسئله بسیار مهمی در مطالعات داروسازی است. شرکت‌های دارویی در مطالعات کارآزمایی بالینی از افراد داوطلب واجد شرایط استفاده می‌کنند. در صورتی که این بیماران از قوانین پیروی نکنند، از مطالعه کنار گذاشته می‌شوند. اگر این افراد شناسایی نشده و در مطالعه باقی بمانند، باعث ایجاد خطا در نتایج خواهند شد. بنابراین برای داشتن یک مطالعه بالینی موفق، باید تمام شرکت‌کنندگان در طول مطالعه دوز مناسبی از یک داروی خاص را مصرف کنند.
در روش معمول، پایبندی بیمار به درمان با استفاده از فرم‌هایی که توسط خود بیمار تکمیل می‌شود، مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. در این حالت هیچ صحتی برای تایید مصرف دارو توسط بیمار وجود ندارد. همچنین احتمال خطای عمدی برای نشان دادن پایبندی بیشتر به دارو وجود دارد.
پلتفرم آمریکایی AiCure برای حل این مشکل یک الگوریتم کاربردی طراحی کرده است. این پلتفرم با استفاده از دوربین تلفن همراه افراد، از مصرف صحیح دارو توسط بیمار اطمینان حاصل می‌کند. سیستم تشخیص چهره AiCure نیز تایید می‌کند که فرد مورد نظر در مطالعه، دارو را مصرف کرده است. به این منظور مطالعه‌ای در سال ۲۰۱۶ با اندازه‌گیری سطح خونی دارو در بیماران انجام شد.
این مطالعه نشان داد استفاده از هوش مصنوعی به میزان قابل توجهی پایبندی به درمان را در مبتلایان به اسکیزوفرنی افزایش داده است. استفاده از AiCure باعث افزایش ۱۸ درصدی در پایبندی این بیماران به درمان شد. هوش مصنوعی به صنعت داروسازی کمک می‌کند که مطالعات بالینی را سریع‌تر، کم هزینه‌تر و با خطای کمتری انجام دهد.
یکی دیگر از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات بالینی، کاهش هزینه‌ها است. با استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیندهای مطالعات بالینی، می‌توان هزینه‌های مربوط به جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل آن‌ها و ارتباط با بیماران را کاهش داد. این امر به صنعت داروسازی کمک می‌کند تا منابع خود را بهینه‌تر مدیریت کند و بتواند بر روی تحقیق و توسعه داروهای جدید تمرکز کند.
در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات بالینی می‌تواند بهبود قابل توجهی در مراحل پایانی مطالعات داروسازی، مانند فاز سه، به همراه داشته باشد. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محققان می‌توانند به طور دقیق‌تر و سریع‌تر از تأثیرات دارو در بدن بیماران مطلع شوند و در نتیجه، می‌توانند به صورت موثرتری تصمیم‌های مربوط به تأیید یا عدم تأیید داروها را بگیرند. همچنین، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان مشکلات و عوارض جانبی ناشناخته داروها را بهبود داد و از ایجاد خطرات جدید جلوگیری کرد.
به طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات بالینی می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در بهبود کیفیت و دقت مطالعات داروسازی و در نتیجه، بهبود درمان‌ها و سلامت عمومی جامعه مورد استفاده قرار گیرد. با توجه به پتانسیل بالای هوش مصنوعی در این حوزه، احتمالاً در آینده، استفاده از این فناوری رواج بیشتری خواهد داشت و می‌تواند بهبودهای بزرگی در صنعت داروسازی ایجاد کند.
یکی دیگر از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات بالینی، کاهش هزینه‌ها است. با استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیندهای مطالعات بالینی، می‌توان هزینه‌های مربوط به جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل آن‌ها و ارتباط با بیماران را کاهش داد. این امر به صنعت داروسازی کمک می‌کند تا منابع خود را بهینه‌تر مدیریت کند و بتواند بر روی تحقیق و توسعه داروهای جدید تمرکز کند.
در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات بالینی می‌تواند بهبود قابل توجهی در مراحل پایانی مطالعات داروسازی، مانند فاز سه، به همراه داشته باشد. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محققان می‌توانند به طور دقیق‌تر و سریع‌تر از تأثیرات دارو در بدن بیماران مطلع شوند و در نتیجه، می‌توانند به صورت موثرتری تصمیم‌های مربوط به تأیید یا عدم تأیید داروها را بگیرند. همچنین، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان مشکلات و عوارض جانبی ناشناخته داروها را بهبود داد و از ایجاد خطرات جدید جلوگیری کرد.
به طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی در مطالعات بالینی می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در بهبود کیفیت و دقت مطالعات داروسازی و در نتیجه، بهبود درمان‌ها و سلامت عمومی جامعه مورد استفاده قرار گیرد. با توجه به پتانسیل بالای هوش مصنوعی در این حوزه، احتمالاً در آینده، استفاده از این فناوری رواج بیشتری خواهد داشت و می‌تواند بهبودهای بزرگی در صنعت داروسازی ایجاد کند.
یافتن بیماران مناسب برای مطالعات بالینی:
مطالعات بالینی بخش جدایی ناپذیری از فرآیند کشف و توسعه داروهای جدید هستند؛ از این رو یافتن بیماران واجد شرایط برای این مطالعات، اهمیت بسیاری دارد. هوش مصنوعی علاوه بر کمک به پردازش داده‌های به دست آمده از مطالعات، در این زمینه نیز کاربرد دارد. شرکت Antidote با پردازش زبان طبیعی به ساده سازی پیچیدگی‌های شرایط ورود به مطالعات، کمک می‌کند.
بیمار با پاسخ دادن به یک سری سوالات ساده، لیستی از مطالعاتی که واجد شرایط آن‌ها است را دریافت می‌کند. در حالت معمول داده‌های حاصل از پرسش‌نامه افراد، باید به فرمتی مناسب که برای کامپیوتر قابل تشخیص باشد، طبقه‌بندی شوند.
در پلتفرم Antidote بیمار به چند سوال ساده پاسخ داده و می‌تواند هر گونه اطلاعات اضافی را نیز درج کند؛ تفسیر این داده‌ها برای کامپیوتر تقریبا غیرممکن است؛ بنابراین این داده‌ها ابتدا با کمک هوش مصنوعی پردازش شده و سپس برای آنالیز آماده می‌شوند. این پلتفرم به شرکت‌های داروسازی کمک می‌کند تا افراد واجد شرایط را برای مطالعات بالینی داروهای جدید خود بیابند.
هوش مصنوعی در مارکتینگ:
صنعت داروسازی مبتنی بر فروش محصولات دارویی است. هوش مصنوعی می‌تواند در اصلاح سبک بازاریابی و استراتژی‌های کسب و کار نیز موثر واقع شود. یافتن کارآمدترین شیوه مارکتینگ و بازاریابی، بهترین راه افزایش درآمد و سودآوری برای شرکت‌ها است.
با به کارگیری هوش مصنوعی، شرکت می‌تواند مسیر جذب مشتری‌های خود را ترسیم کند. این امر به به شرکت کمک می‌کند تا تکنیک بازاریابی که هر مشتری تحت تاثیر آن بوده را شناسایی کند و بتواند آن‌ها را برای خرید، ترغیب کند.
شناسایی و بررسی نتایج این تکنیک‌ها برای تصمیم‌گیری در مورد ادامه یا تغییر در استراتژی‌ها ضروری است؛ بنابراین با تحلیل داده‌ها می‌توان پربازده‌ترین استراتژی های بازاریابی را طراحی کرد. پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی در این زمینه قابل اعتماد هستند و باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه شرکت می‌شود؛ به این ترتیب صنعت داروسازی به کارآمدترین شیوه‌های مارکتینگ دست خواهد یافت.
کاربرد هوش مصنوعی در زندگی بشر
هوش مصنوعی در امور مختلف کاربردهای فراوانی دارد. در حقیقت می توان گفت در اکثر امور روزمره از هوش‌مصنوعی استفاده می‌شود. گوشی های هوشمند نمونه بارزی از استفاده از هوش‌مصنوعی در طول روز می باشد، که در انجام دادن کارها به ما کمک می‌کند.
لازم به ذکر است همین فضای مجازی که امروزه برای اکثر کارهای خود از آن استفاده می‌کنیم، نمونه ای از هوش مصنوعی می‌باشد. برخی از موارد که از هوش مصنوعی استفاده می‌شود عبارتند از: اتومبیل‌های هوشمند، بازی‌‌های ویدیویی، صنعت مد و فشن، اسپیکرهای هوشمند، بهداشت و درمان
