Giải mã AI trong ngành dược phẩm sinh học với Giám đốc công nghệ toàn cầu của AstraZeneca

Trong Tập 6 của AI Kinh doanh Châu Á podcast, tôi đã phỏng vấn Tiến sĩ Santoshi Karthikeyan, Giám đốc Công nghệ Toàn cầu của AstraZeneca. Trong một lĩnh vực phức tạp và được quản lý như dược phẩm sinh học, vai trò của AI không chỉ mang tính chuyển đổi mà còn thiết yếu.

Tiến sĩ Karthikeyan cung cấp góc nhìn từ người trong cuộc về cách AI đang định hình lại quá trình khám phá thuốc, thử nghiệm lâm sàng và kết quả điều trị của bệnh nhân trong khi vẫn tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu và quy định của ngành.

Vai trò của AI trong việc khám phá thuốc: Một thách thức tốn thời gian

Tiến sĩ Karthikeyan nhấn mạnh thách thức to lớn của việc khám phá thuốc, giai đoạn tốn kém và mất nhiều thời gian nhất trong quá trình phát triển thuốc. AI hiện là công cụ không thể thiếu để đẩy nhanh quá trình này, cho phép các nhà khoa học phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và xác định các phân tử mới đầy hứa hẹn nhanh hơn.

• Xác định mục tiêu:Các mô hình do AI điều khiển giúp xác định chính xác mục tiêu thuốc tiềm năng bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn từ sinh học phân tử.
• Bản đồ protein:Các thuật toán giúp các nhà nghiên cứu hiểu được các tương tác protein phức tạp, đây là chìa khóa để khám phá thuốc hiệu quả.

Thử nghiệm lâm sàng: Trái tim của AI trong ngành dược sinh học

Quá trình thử nghiệm lâm sàng rất quan trọng nhưng cũng kéo dài, bao gồm nhiều giai đoạn khác nhau để đảm bảo tính an toàn và hiệu quả.

AI đang tối ưu hóa các giai đoạn này bằng cách hỗ trợ tuyển dụng bệnh nhân, thiết kế thử nghiệm và theo dõi. Tiến sĩ Karthikeyan giải thích cách AI giúp dự đoán phản ứng của bệnh nhân, do đó tăng độ chính xác của thử nghiệm.

• Phân tích dự đoán:Các mô hình học máy dự đoán kết quả của bệnh nhân, cho phép thiết kế thử nghiệm lâm sàng có mục tiêu hơn.
• Lựa chọn bệnh nhân dựa trên dữ liệu:AI lọc dữ liệu bệnh nhân để tìm ra những ứng viên có nhiều khả năng hưởng lợi từ thử nghiệm, giúp tăng cả tốc độ và độ chính xác.

Tuân thủ quy định: Điều hướng môi trường được quản lý bằng AI

Dược sinh học là ngành được quản lý chặt chẽ và các ứng dụng AI phải tuân thủ các tiêu chuẩn quản lý nghiêm ngặt.

Tiến sĩ Karthikeyan nhấn mạnh cách tiếp cận tỉ mỉ của AstraZeneca trong việc tích hợp AI một cách có trách nhiệm để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, an toàn cho bệnh nhân và tuân thủ quy định.

• Quản trị và minh bạch:Việc triển khai AI đòi hỏi phải có khuôn khổ quản trị rõ ràng để giám sát và đánh giá việc sử dụng dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu bệnh nhân.
• AI đạo đức:AstraZeneca nhấn mạnh vào AI có trách nhiệm, đảm bảo rằng các thuật toán không chỉ hiệu quả mà còn có đạo đức, bảo vệ tính bảo mật của bệnh nhân và quyền riêng tư dữ liệu.

Tìm kiếm kết hợp: Nâng cao khả năng truy xuất dữ liệu trong ngành dược sinh học

Tiến sĩ Karthikeyan chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về tiềm năng của tìm kiếm kết hợp—kết hợp tìm kiếm từ khóa truyền thống với các mô hình tìm kiếm dựa trên vectơ—trong quản lý dữ liệu lâm sàng. Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu truy xuất dữ liệu hiệu quả, ngay cả khi thiếu các từ khóa cụ thể, bằng cách hiểu ngữ cảnh ngữ nghĩa của các truy vấn.

• Ngữ cảnh ngữ nghĩa: Nhúng vector nắm bắt ý nghĩa cơ bản của các thuật ngữ, cho phép tìm kiếm xem xét bối cảnh rộng hơn.
• Cải thiện việc truy xuất dữ liệu:Tìm kiếm kết hợp giúp điều hướng các tập dữ liệu phức tạp, cho phép các nhà nghiên cứu tìm thông tin có liên quan một cách nhanh chóng, ngay cả khi lượng thông tin đầu vào hạn chế.

AI để dự đoán phản ứng thuốc có hại

Một ứng dụng đáng chú ý của AI trong dược phẩm sinh học là dự đoán phản ứng có hại của thuốc (ADR). Tiến sĩ Karthikeyan kể lại công trình của AstraZeneca về một mô hình dự đoán để phân tích và dự đoán ADR bằng cách tận dụng dữ liệu từ các tương tác phân tử.

• Giám sát thời gian thực:Bằng cách sử dụng thuật toán học máy, AstraZeneca hiện có thể dự đoán các ADR tiềm ẩn, giảm thiểu rủi ro và tăng cường an toàn cho bệnh nhân.
• Công cụ trực quan hóa dữ liệu:Các nền tảng trực quan hóa như Tableau cung cấp thông tin chi tiết về phản ứng thuốc, giúp các nhà khoa học dễ dàng phân tích và hành động dựa trên các mô hình dữ liệu.

Tương lai của AI trong ngành dược sinh học: Vòng phản hồi sáng tạo và AI có trách nhiệm

Khi ngành công nghiệp phát triển, vai trò của AI đang chuyển từ phân tích tĩnh sang vòng phản hồi thích ứng theo thời gian thực. Tiến sĩ Karthikeyan dự đoán các mô hình AI liên tục học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mới, một sự thay đổi sẽ cho phép các giải pháp chăm sóc sức khỏe năng động và nhạy bén.

• Vòng phản hồi tạo ra:Bằng cách cho phép các mô hình AI học hỏi từ dữ liệu trực tiếp, các công ty dược sinh học có thể tạo ra các mô hình động có khả năng thích ứng và cải thiện liên tục.
• Khung AI có trách nhiệm:AstraZeneca và các công ty dẫn đầu khác trong ngành đang đặt ra chuẩn mực cho AI có trách nhiệm, nhấn mạnh vào tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và phương pháp tiếp cận lấy bệnh nhân làm trung tâm.

Phát triển AI khu vực: Vai trò của Châu Á trong AI có trách nhiệm

Tiến sĩ Karthikeyan lưu ý vai trò ngày càng tăng của các quốc gia châu Á, đặc biệt là Ấn Độ, trong việc thiết lập các khuôn khổ AI có trách nhiệm. Các khuôn khổ này nhằm mục đích cân bằng đổi mới với các cân nhắc về đạo đức, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như dược phẩm sinh học. Cách tiếp cận hợp tác giữa các quốc gia đang thúc đẩy một môi trường mà AI có thể phát triển mạnh trong khi vẫn tôn trọng quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

• Liên minh AI có trách nhiệm của Ấn Độ:Ấn Độ đang đi đầu trong các sáng kiến về AI có trách nhiệm, đóng góp vào các tiêu chuẩn toàn cầu và đảm bảo triển khai AI có đạo đức.
• Hợp tác quốc tế:Các công ty dược phẩm sinh học ở Châu Á đang tích cực hợp tác với các tập đoàn công nghệ toàn cầu để luôn đi đầu trong đổi mới AI.

Tiến sĩ Karthikeyan kết luận bằng một góc nhìn hướng tới tương lai, nhấn mạnh rằng AI sẽ cách mạng hóa ngành dược sinh học bằng cách tạo ra các giải pháp chăm sóc sức khỏe nhanh hơn, chính xác hơn và có đạo đức hơn.

Ông khuyến khích cả các công ty khởi nghiệp và các công ty đã thành lập tham gia vào hoạt động đổi mới có trách nhiệm, hợp tác với các nhà lãnh đạo ngành để tạo ra các giải pháp AI vừa có tác động vừa đáng tin cậy.

Các công cụ AI không chỉ giải quyết các vấn đề kỹ thuật mà còn phải tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và quy định quan trọng đối với sự an toàn của bệnh nhân và tính toàn vẹn của dữ liệu.

Nếu bạn thích nội dung này, chúng tôi sẽ rất cảm kích nếu bạn đăng ký nhận bản tin của chúng tôi.