Mengungkap Rahasia AI dalam Industri Biofarmasi dengan Direktur Teknologi Global AstraZeneca

Pada Episode 6 dari Bisnis AI Asia podcast, saya mewawancarai Dr. Santoshi Karthikeyan, Direktur Teknologi Global AstraZeneca. Dalam bidang yang kompleks dan teregulasi seperti biofarmasi, peran AI tidak hanya transformatif tetapi juga penting.

Dr. Karthikeyan memberikan perspektif orang dalam tentang bagaimana AI membentuk kembali penemuan obat, uji klinis, dan hasil pasien sambil menavigasi persyaratan privasi data dan peraturan industri yang ketat.

Peran AI dalam Penemuan Obat: Tantangan yang Memakan Waktu

Dr. Karthikeyan menyoroti tantangan besar penemuan obat, fase pengembangan obat yang paling memakan waktu dan mahal. AI kini menjadi alat yang sangat diperlukan dalam mempercepat proses ini, yang memungkinkan para ilmuwan menganalisis kumpulan data yang sangat besar dan mengidentifikasi molekul baru yang menjanjikan dengan lebih cepat.

• Identifikasi TargetModel berbasis AI membantu menentukan target obat potensial dengan menganalisis kumpulan data besar dari biologi molekuler.
• Pemetaan Protein: Algoritma membantu peneliti dalam memahami interaksi protein kompleks, yang merupakan kunci penemuan obat yang efektif.

Uji Klinis: Inti AI dalam Biofarmasi

Proses uji klinis sangat penting namun panjang, melibatkan berbagai fase untuk memastikan keamanan dan kemanjuran.

AI mengoptimalkan tahapan ini dengan membantu perekrutan pasien, desain uji klinis, dan pemantauan. Dr. Karthikeyan menjelaskan bagaimana AI membantu memprediksi respons pasien, sehingga meningkatkan akurasi uji klinis.

• Analisis Prediktif:Model pembelajaran mesin memprediksi hasil pasien, memungkinkan desain uji klinis yang lebih terarah.
• Pemilihan Pasien Berdasarkan Data: AI menyaring data pasien untuk menemukan kandidat yang paling mungkin mendapat manfaat dari uji coba, sehingga meningkatkan kecepatan dan ketepatan.

Kepatuhan Regulasi: Menavigasi Lingkungan yang Diatur dengan AI

Biofarmasi adalah industri yang sangat diatur, dan aplikasi AI harus selaras dengan standar peraturan yang ketat.

Dr. Karthikeyan menekankan pendekatan cermat AstraZeneca dalam mengintegrasikan AI secara bertanggung jawab untuk memastikan integritas data, keselamatan pasien, dan kepatuhan peraturan.

• Tata Kelola dan Transparansi:Penerapan AI memerlukan kerangka tata kelola yang jelas untuk memantau dan mengevaluasi penggunaan data, khususnya data pasien.
• AI yang Etis: AstraZeneca menekankan AI yang bertanggung jawab, memastikan bahwa algoritma tidak hanya efektif tetapi juga etis, menjaga kerahasiaan pasien dan privasi data.

Pencarian Hibrida: Meningkatkan Pengambilan Data dalam Biofarmasi

Dr. Karthikeyan berbagi wawasan tentang potensi pencarian hibrida—menggabungkan pencarian kata kunci tradisional dengan model pencarian berbasis vektor—dalam manajemen data klinis. Pendekatan ini memungkinkan peneliti untuk mengambil data secara efisien, bahkan ketika kata kunci tertentu tidak ada, dengan memahami konteks semantik kueri.

• Konteks Semantik: Penanaman vektor menangkap makna mendasar suatu istilah, sehingga penelusuran dapat mempertimbangkan konteks yang lebih luas.
• Peningkatan Pengambilan DataPencarian hibrid membantu dalam menavigasi kumpulan data yang kompleks, memungkinkan peneliti menemukan informasi yang relevan dengan cepat, bahkan dengan masukan yang terbatas.

AI untuk Prediksi Reaksi Obat yang Merugikan

Salah satu aplikasi AI yang menonjol dalam biofarmasi adalah memprediksi reaksi obat yang tidak diinginkan (ADR). Dr. Karthikeyan menceritakan pekerjaan AstraZeneca pada model prediktif untuk menganalisis dan mengantisipasi ADR dengan memanfaatkan data dari interaksi molekuler.

• Pemantauan Waktu Nyata: Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, AstraZeneca kini dapat memprediksi potensi ADR, mengurangi risiko, dan meningkatkan keselamatan pasien.
• Alat Visualisasi Data:Platform visualisasi seperti Tableau menawarkan wawasan tentang reaksi obat, sehingga memudahkan ilmuwan untuk menganalisis dan bertindak berdasarkan pola data.

Masa Depan AI dalam Biofarmasi: Siklus Umpan Balik Generatif dan AI yang Bertanggung Jawab

Seiring dengan kemajuan industri, peran AI bergeser dari analisis statis ke siklus umpan balik adaptif waktu nyata. Dr. Karthikeyan memperkirakan model AI akan terus belajar dan berkembang dari data baru, sebuah pergeseran yang akan memungkinkan solusi perawatan kesehatan yang dinamis dan responsif.

• Lingkaran Umpan Balik GeneratifDengan memungkinkan model AI belajar dari data langsung, perusahaan biofarmasi dapat membuat model dinamis yang beradaptasi dan ditingkatkan secara terus-menerus.
• Kerangka Kerja AI yang Bertanggung Jawab:AstraZeneca dan para pemimpin industri lainnya menetapkan tolok ukur untuk AI yang bertanggung jawab, dengan menekankan transparansi, akuntabilitas, dan pendekatan yang berpusat pada pasien.

Pengembangan AI Regional: Peran Asia dalam AI yang Bertanggung Jawab

Dr. Karthikeyan mencatat meningkatnya peran negara-negara Asia, khususnya India, dalam membangun kerangka kerja AI yang bertanggung jawab. Kerangka kerja ini bertujuan untuk menyeimbangkan inovasi dengan pertimbangan etika, khususnya di bidang-bidang sensitif seperti biofarmasi. Pendekatan kolaboratif antarnegara mendorong terciptanya lingkungan yang memungkinkan AI berkembang pesat dengan tetap menghormati privasi dan keamanan data.

• Konsorsium AI Bertanggung Jawab India:India mempelopori inisiatif untuk AI yang bertanggung jawab, berkontribusi pada standar global dan memastikan penerapan AI yang etis.
• Kolaborasi InternasionalPerusahaan biofarmasi di Asia secara aktif terlibat dengan konsorsium teknologi global untuk tetap menjadi yang terdepan dalam inovasi AI.

Dr. Karthikeyan menyimpulkan dengan perspektif berwawasan ke depan, menekankan bahwa AI akan merevolusi biofarmasi dengan menciptakan solusi perawatan kesehatan yang lebih cepat, lebih akurat, dan lebih etis.

Ia mendorong perusahaan rintisan dan perusahaan mapan untuk terlibat dalam inovasi yang bertanggung jawab, bermitra dengan para pemimpin industri untuk menciptakan solusi AI yang berdampak dan dapat dipercaya.

Peralatan AI seharusnya tidak hanya memecahkan masalah teknis tetapi juga selaras dengan standar etika dan peraturan yang penting bagi keselamatan pasien dan integritas data.

Jika Anda menikmati kontennya, kami akan sangat menghargainya jika Anda berlangganan buletin kami.