Pembelajaran mesin memperkasakan industri farmaseutikal

Dengan memanfaatkan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mesin merevolusikan cara ubat dibangunkan, dihasilkan dan diedarkan. Dalam artikel ini, kami meneroka cara pembelajaran mesin boleh memperkasakan industri farmaseutikal.

Pembelajaran mesin telah berkembang pesat dalam pelbagai industri, termasuk industri farmaseutikal.

Dengan memanfaatkan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mesin merevolusikan cara ubat dibangunkan, dihasilkan dan diedarkan. Dalam artikel ini, kami meneroka cara pembelajaran mesin boleh memperkasakan industri farmaseutikal.

Penemuan dan Pembangunan Dadah

Salah satu bidang utama di mana pembelajaran mesin memberi kesan besar ialah penemuan dan pembangunan dadah. Algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis sejumlah besar data untuk mengenal pasti sasaran ubat baharu dan meramalkan kemungkinan sesuatu ubat itu akan berkesan. Ini membolehkan syarikat farmaseutikal mengutamakan usaha mereka dan mengelakkan pembaziran masa dan sumber untuk ubat-ubatan yang tidak mungkin berjaya. Sebagai contoh, pada 2018, syarikat farmaseutikal British Exscientia menggunakan pembelajaran mesin untuk menemui ubat baharu untuk merawat malaria dalam masa 12 bulan sahaja, satu proses yang biasanya mengambil masa 5 hingga 10 tahun.

Penyelenggaraan ramalan dan pengoptimuman rantaian bekalan

Pembelajaran mesin juga digunakan untuk meningkatkan kecekapan proses farmaseutikal. Algoritma penyelenggaraan ramalan boleh membantu mengenal pasti kemungkinan kegagalan peralatan, mengurangkan masa henti dan memastikan pengeluaran berjalan lancar. Selain itu, algoritma pembelajaran mesin boleh mengoptimumkan rantaian bekalan dengan meramalkan permintaan dan memastikan ubat yang betul berada di tempat yang betul pada masa yang sesuai. Sebagai contoh, syarikat farmaseutikal global Sanofi menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan rantaian bekalannya, mengurangkan sisa dan memastikan ubat sampai kepada pesakit dengan lebih cepat.

Perubatan Peribadi

Pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam pembangunan perubatan peribadi. Dengan menganalisis sejumlah besar data pesakit, algoritma pembelajaran mesin boleh mengenal pasti corak dan meramalkan ubat yang paling berkesan untuk pesakit individu. Ini memungkinkan untuk membangunkan rawatan yang lebih diperibadikan dan berkesan, disesuaikan dengan keperluan unik setiap pesakit. Contohnya, Pentadbiran Makanan dan Ubat-ubatan (FDA) A.S. telah meluluskan beberapa rawatan kanser yang diperibadikan, termasuk Novartis' Kymriah, yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan rawatan terbaik untuk setiap pesakit.

Pengesanan dan Pematuhan Penipuan

Akhir sekali, pembelajaran mesin juga boleh membantu menyelesaikan masalah penipuan dalam industri farmaseutikal. Algoritma pembelajaran mesin boleh mengenal pasti corak dan anomali dalam jumlah data yang besar, menjadikannya lebih mudah untuk mengesan aktiviti penipuan. Selain itu, pembelajaran mesin boleh membantu perniagaan mematuhi keperluan kawal selia dengan mengautomasikan proses pematuhan dan memastikan semua langkah yang perlu diambil. Sebagai contoh, syarikat farmaseutikal global Pfizer menggunakan pembelajaran mesin untuk mengesan potensi penipuan dalam rantaian bekalannya untuk memastikan pesakit menerima ubat yang selamat dan berkesan.

Ringkasan

Pembelajaran mesin sedang mengubah industri farmaseutikal, menyediakan peluang baharu yang menarik untuk penemuan ubat, pembuatan dan ubat yang diperibadikan. Dengan memanfaatkan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mesin membolehkan industri farmaseutikal menyelesaikan beberapa cabaran terbesarnya, termasuk penipuan dan pematuhan. Memandangkan teknologi terus berkembang, pembelajaran mesin mungkin akan memainkan peranan yang lebih besar dalam membentuk semula masa depan industri farmaseutikal.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran mesin memperkasakan industri farmaseutikal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!