ในตอนที่ 6 ของ เอไอ บิซิเนส เอเชีย พอดแคสต์ ฉันได้สัมภาษณ์ดร. Santoshi Karthikeyan ผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีระดับโลกของ AstraZeneca ในสาขาที่มีความซับซ้อนและมีกฎระเบียบเข้มงวดอย่างชีวเภสัช บทบาทของ AI ไม่เพียงแต่สร้างการเปลี่ยนแปลงเท่านั้น แต่ยังมีความจำเป็นอีกด้วย
ดร. Karthikeyan นำเสนอมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับวิธีที่ AI เข้ามาปรับเปลี่ยนการค้นพบยา การทดลองทางคลินิก และผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วย ในขณะเดียวกันก็ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและกฎระเบียบที่เข้มงวดของอุตสาหกรรม
บทบาทของ AI ในการค้นพบยา: ความท้าทายที่ต้องใช้เวลา
ดร. Karthikeyan เน้นย้ำถึงความท้าทายอันยิ่งใหญ่ของการค้นพบยา ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ต้องใช้เวลามากที่สุดและมีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดในการพัฒนายา ปัจจุบัน AI เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการเร่งกระบวนการนี้ ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากและระบุโมเลกุลใหม่ที่มีแนวโน้มดีได้เร็วขึ้น
- การระบุเป้าหมาย:โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยระบุเป้าหมายยาที่มีศักยภาพได้โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากชีววิทยาโมเลกุล
- การทำแผนที่โปรตีน:อัลกอริทึมช่วยให้นักวิจัยทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการค้นพบยาที่มีประสิทธิภาพ
การทดลองทางคลินิก: หัวใจสำคัญของ AI ในชีวเภสัช
กระบวนการทดลองทางคลินิกมีความสำคัญอย่างยิ่งแต่ยังต้องใช้ระยะเวลานาน โดยต้องผ่านหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจถึงความปลอดภัยและประสิทธิผล
AI กำลังปรับปรุงขั้นตอนเหล่านี้โดยช่วยในการคัดเลือกผู้ป่วย การออกแบบการทดลอง และการติดตามผล ดร. Karthikeyan อธิบายว่า AI ช่วยในการคาดการณ์การตอบสนองของผู้ป่วยได้อย่างไร จึงเพิ่มความแม่นยำของการทดลอง
- การวิเคราะห์เชิงทำนาย:โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรทำนายผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วย ช่วยให้ออกแบบการทดลองทางคลินิกได้ตรงเป้าหมายมากขึ้น
- การคัดเลือกผู้ป่วยตามข้อมูล:AI กรองข้อมูลผู้ป่วยเพื่อค้นหาผู้ที่น่าจะได้รับประโยชน์จากการทดลองมากที่สุด ทำให้ทั้งความเร็วและความแม่นยำเพิ่มมากขึ้น
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: การนำทางสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมด้วย AI
ไบโอฟาร์มาเป็นอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด และการประยุกต์ใช้ AI จะต้องสอดคล้องกับมาตรฐานการกำกับดูแลที่เข้มงวด
ดร. Karthikeyan เน้นย้ำถึงแนวทางที่พิถีพิถันของ AstraZeneca ในการบูรณาการ AI อย่างมีความรับผิดชอบเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสมบูรณ์ ปลอดภัยของผู้ป่วย และเป็นไปตามกฎระเบียบ
- การกำกับดูแลและความโปร่งใสการนำ AI มาใช้ต้องมีกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจนเพื่อตรวจสอบและประเมินการใช้ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลของผู้ป่วย
- ปัญญาประดิษฐ์ที่มีจริยธรรม:AstraZeneca เน้นย้ำ AI ที่มีความรับผิดชอบ โดยให้แน่ใจว่าอัลกอริธึมไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพแต่ยังมีจริยธรรมอีกด้วย โดยปกป้องความลับของผู้ป่วยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
การค้นหาไฮบริด: การปรับปรุงการดึงข้อมูลในชีวเภสัช
ดร. Karthikeyan แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับศักยภาพของการค้นหาแบบไฮบริด ซึ่งเป็นการผสมผสานการค้นหาคำหลักแบบดั้งเดิมกับแบบจำลองการค้นหาแบบเวกเตอร์ในการจัดการข้อมูลทางคลินิก แนวทางนี้ทำให้ผู้วิจัยสามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าจะไม่มีคำหลักบางคำก็ตาม โดยการทำความเข้าใจบริบททางความหมายของแบบสอบถาม
- บริบททางความหมาย:การฝังเวกเตอร์ช่วยจับความหมายพื้นฐานของเงื่อนไขต่างๆ ช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลที่พิจารณาบริบทที่กว้างยิ่งขึ้น
- การดึงข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง:การค้นหาแบบไฮบริดช่วยในการนำทางชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ช่วยให้นักวิจัยค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว แม้จะมีอินพุตที่จำกัดก็ตาม
AI สำหรับการทำนายปฏิกิริยาไม่พึงประสงค์จากยา
การประยุกต์ใช้ AI ในด้านชีวเภสัชกรรมอย่างหนึ่งที่น่าสนใจคือการคาดการณ์ปฏิกิริยาไม่พึงประสงค์จากยา (ADR) ดร. Karthikeyan เล่าถึงงานของ AstraZeneca เกี่ยวกับโมเดลการทำนายเพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ ADR โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากปฏิกิริยาระหว่างโมเลกุล
- การตรวจสอบแบบเรียลไทม์:ด้วยการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร ตอนนี้ AstraZeneca สามารถคาดการณ์ ADR ที่อาจเกิดขึ้นได้ ช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มความปลอดภัยของผู้ป่วย
- เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล:แพลตฟอร์มการแสดงภาพเช่น Tableau มอบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปฏิกิริยาของยา ทำให้นักวิทยาศาสตร์วิเคราะห์และดำเนินการตามรูปแบบข้อมูลได้ง่ายขึ้น
อนาคตของ AI ในชีวเภสัช: วงจรป้อนกลับเชิงสร้างสรรค์และ AI ที่มีความรับผิดชอบ
เมื่ออุตสาหกรรมมีความก้าวหน้า บทบาทของ AI ก็เปลี่ยนจากการวิเคราะห์แบบคงที่ไปเป็นวงจรป้อนกลับแบบปรับตัวแบบเรียลไทม์ ดร. Karthikeyan คาดการณ์ว่าโมเดล AI จะเรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้จะทำให้เกิดโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพที่ตอบสนองได้และมีพลวัต
- วงจรข้อเสนอแนะเชิงสร้างสรรค์:การเปิดใช้งานโมเดล AI เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลสด ทำให้บริษัทชีวเภสัชสามารถสร้างโมเดลแบบไดนามิกที่ปรับตัวและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องได้
- กรอบงาน AI ที่มีความรับผิดชอบ:AstraZeneca และผู้นำรายอื่นในอุตสาหกรรมกำลังกำหนดมาตรฐานสำหรับ AI ที่มีความรับผิดชอบ โดยเน้นที่ความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และแนวทางที่เน้นที่ผู้ป่วย
การพัฒนา AI ในระดับภูมิภาค: บทบาทของเอเชียใน AI ที่มีความรับผิดชอบ
ดร. Karthikeyan กล่าวถึงบทบาทที่เพิ่มมากขึ้นของประเทศในเอเชีย โดยเฉพาะอินเดีย ในการจัดตั้งกรอบงาน AI ที่มีความรับผิดชอบ กรอบงานเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับการพิจารณาทางจริยธรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาที่มีความละเอียดอ่อน เช่น ชีวเภสัช แนวทางการทำงานร่วมกันระหว่างประเทศต่างๆ กำลังส่งเสริมสภาพแวดล้อมที่ AI สามารถเติบโตได้ในขณะที่เคารพความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
- สหพันธ์ AI ที่รับผิดชอบของอินเดีย:อินเดียเป็นผู้นำในการริเริ่ม AI ที่มีความรับผิดชอบ มีส่วนสนับสนุนมาตรฐานระดับโลก และรับรองการใช้งาน AI อย่างมีจริยธรรม
- ความร่วมมือระหว่างประเทศ:บริษัทชีวเภสัชในเอเชียมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันกับกลุ่มเทคโนโลยีระดับโลกเพื่อรักษาตำแหน่งแนวหน้าของนวัตกรรม AI
ดร. Karthikeyan สรุปด้วยมุมมองเชิงมองไปข้างหน้า โดยเน้นว่า AI พร้อมที่จะปฏิวัติวงการชีวเภสัชด้วยการสร้างโซลูชันการดูแลสุขภาพที่รวดเร็ว แม่นยำยิ่งขึ้น และมีจริยธรรมมากขึ้น
เขาส่งเสริมให้ทั้งบริษัทสตาร์ทอัพและบริษัทที่ก่อตั้งแล้วมีส่วนร่วมในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่มีความรับผิดชอบ โดยร่วมมือกับผู้นำในอุตสาหกรรมเพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่มีผลกระทบและเชื่อถือได้
เครื่องมือ AI ไม่เพียงแต่ควรแก้ไขปัญหาทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังต้องสอดคล้องกับมาตรฐานจริยธรรมและกฎระเบียบที่สำคัญต่อความปลอดภัยของผู้ป่วยและความสมบูรณ์ของข้อมูลด้วย
หากคุณชื่นชอบเนื้อหานี้ เราจะขอบคุณอย่างยิ่งหากคุณสมัครรับจดหมายข่าวของเรา
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: