Applications de l'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie pharmaceutique

L'intelligence artificielle ne se limite plus au secteur technologique ; elle gagne rapidement en popularité dans l'industrie pharmaceutique. Elle peut accélérer la mise sur le marché des médicaments et optimiser tous les processus de fabrication. C'est pourquoi l'IA devrait générer entre 1 400 000 et 350 000 milliards de dollars. $410 milliards pour le secteur pharmaceutique en 2025. Si vous souhaitez connaître le rôle de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique et les défis que vous pourriez rencontrer, poursuivez votre lecture !

Principales tendances en matière d'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique

L'impact de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique est profondément transformateur, à mesure que de plus en plus d'entreprises l'adoptent. Voici quelques exemples de la manière dont l'IA peut vous aider :

Découverte et développement de médicaments

Auparavant, la découverte de nouveaux médicaments et leur commercialisation étaient non seulement longues, mais aussi très coûteuses. Heureusement, l'IA a pris en charge cette tâche ardue ! Comment ? Eh bien, cette technologie permet d'identifier les biomarqueurs de maladies et les candidats médicaments potentiels. Vous pouvez utiliser algorithmes d'apprentissage automatique analyser de vastes quantités de données chimiques, biologiques et cliniques pour faire des découvertes plus rapides et plus précises.

Par exemple, l'IA peut analyser des millions de molécules et prédire lesquelles pourraient bloquer une protéine liée au cancer. Un exemple notable de ceci est la manière dont Des chercheurs du MIT ont utilisé des modèles d'apprentissage profond Pour identifier un nouveau médicament appelé Halicin, ils ont entraîné l'IA à prédire les propriétés antibactériennes des molécules, puis ont passé au crible de vastes chimiothèques afin de trouver la molécule appropriée.

Ce médicament a permis de surmonter les problèmes liés aux bactéries résistantes que la médecine traditionnelle négligeait. 50% des sociétés de fabrication pharmaceutique européennes et américaines L'intelligence artificielle peut contribuer à commercialiser plus rapidement et en toute sécurité de nouveaux médicaments. Mais ce n'est pas tout : les entreprises pharmaceutiques peuvent également l'utiliser pour prédire le profil de sécurité du médicament développé, minimisant ainsi les risques ultérieurs.

Essais cliniques

Les essais cliniques sont essentiels à la recherche médicale, car ils constituent la principale méthode d'évaluation de l'efficacité et de l'innocuité des nouveaux traitements et médicaments. Cependant, ces essais présentent de nombreux défis, notamment le recrutement des patients et le respect des réglementations. L'intelligence artificielle peut donc également vous être utile dans l'industrie pharmaceutique en rationalisant l'ensemble du processus des essais cliniques.

L'IA peut analyser rapidement de vastes quantités de données provenant de dossiers médicaux électroniques (DME) Nous utilisons également les réseaux sociaux pour identifier les participants répondant aux critères définis. Cela accélère le processus de recrutement et garantit une adéquation parfaite. De plus, l'IA vous accompagne dans la conception de la méthodologie de l'essai, notamment les plans de traitement et les stratégies de collecte de données.

Il simule différents schémas d'essais cliniques, vous aidant à prédire le protocole le plus efficace. Une fois les essais terminés, une quantité considérable de données doit être collectée, gérée et analysée. Vous pouvez l'utiliser pour identifier les anomalies et les tendances, garantissant ainsi l'intégrité des données. Mieux encore, l'IA prépare et soumet les documents réglementaires. Les médicaments sont conformes aux directives locales et internationales.

Chaîne d'approvisionnement et fabrication

Outre la conception et les essais cliniques de médicaments, l'IA aide également les entreprises pharmaceutiques à optimiser la gestion de leur chaîne d'approvisionnement et leurs processus de fabrication. Ces modèles avancés analysent les données historiques et les tendances saisonnières afin de prédire la demande en médicaments ou en traitements.

Grâce à ces informations, vous pouvez optimiser les niveaux de stock dans tous vos centres de distribution. Ainsi, vous évitez les ruptures de stock et les surstocks susceptibles de nuire à votre activité. L'IA vous permet également de suivre les mouvements des matières premières et des marchandises.

Il en résulte une protection renforcée contre la contrefaçon, ce qui accroît la confiance dans vos produits. Fait remarquable, de nombreuses entreprises pharmaceutiques déploient désormais des capteurs IoT et autres dispositifs pour optimiser les itinéraires et éviter les retards, notamment dans la logistique du froid.

Médicaments et traitements personnalisés

Chaque individu possède une chimie corporelle différente ; par conséquent, l’approche consistant à concevoir des médicaments génériques est devenue obsolète. Il n’existe pas de solution universelle, notamment en matière de produits pharmaceutiques.

Cela conduit à l'émergence de médicaments personnalisés, conçus pour un patient en tenant compte de son patrimoine génétique, de ses choix de vie et des facteurs environnementaux.

Néanmoins, le suivi manuel de toutes ces données est complexe, mais l'IA peut simplifier considérablement cette tâche. La génomique assistée par l'IA permet d'identifier facilement les mutations génétiques responsables de certaines maladies, rendant possible la mise en place de traitements ciblés et de médicaments personnalisés.

Voici d'autres façons dont l'IA peut contribuer à la personnalisation :

• Les outils d'IA peuvent étudier comment le corps d'un patient métabolise les médicaments, ce qui permet aux médecins d'ajuster la dose et d'éviter les effets secondaires.
• Les systèmes d'apprentissage automatique permettent de prédire quels patients sont les plus susceptibles de répondre à un traitement spécifique, ce qui permet de gagner du temps et d'éviter les erreurs.
• L'IA permet d'identifier des sous-groupes de patients présentant des caractéristiques et des problèmes de santé similaires afin de mettre en place des interventions opportunes et ciblées.

Les principaux avantages de l'intelligence artificielle dans le secteur pharmaceutique comprennent des produits de haute qualité, de meilleurs résultats pour les patients et une réduction des coûts.

Les défis de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique

Bien que l'intelligence artificielle soit bénéfique dans l'industrie pharmaceutique, elle présente également certains défis dont il faut être conscient, tels que :  

Absence de confidentialité des données

L'un des principaux défis de l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique réside dans le manque de sécurité et de confidentialité des données. L'IA analysant de nombreux systèmes et données et traitant des informations sensibles sur les patients, il est impératif de la protéger efficacement.

La moindre erreur ou faille peut permettre aux pirates d'accéder au système, risquant de divulguer des données sensibles susceptibles d'être exploitées par des tiers. Ces données peuvent ensuite être vendues sur le dark web ou utilisées pour des usurpations d'identité, voire des fraudes à l'assurance, ce qui représente un risque considérable.

Intégration aux systèmes de données existants

Si l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique facilite les tâches quotidiennes, son intégration aux systèmes de données existants peut s'avérer complexe. Par exemple, de nombreuses entreprises pharmaceutiques utilisent encore des logiciels et des systèmes obsolètes qui stockent les données dans différents formats.

Lors de la connexion de solutions d'IA ou d'apprentissage automatique à cette infrastructure technologique, des problèmes de compatibilité ou de transfert de données peuvent survenir. Le système tout entier peut alors ralentir, voire se bloquer, entraînant des interruptions de flux de travail.

Considérations éthiques

L'IA ne se contente pas de collecter des données provenant d'une seule source ; elle analyse les dossiers médicaux électroniques, les données des dispositifs portables et d'autres documents. Certaines de ces données sont incomplètes ou biaisées, ce qui influence les résultats finaux.

Par exemple, si un système est principalement entraîné sur des données provenant de patients appartenant à un groupe d'âge ou à une ethnie spécifique, il pourrait faire des prédictions incorrectes pour les personnes n'appartenant pas à ce groupe, ce qui conduirait à des plans de traitement inéquitables.

Quelles sont les entreprises pharmaceutiques qui utilisent l'intelligence artificielle ?

Aujourd'hui, de nombreuses entreprises pharmaceutiques utilisent l'IA pour accélérer leurs processus et stimuler l'innovation. En voici quelques exemples :

• PfizerPfizer utilise l'IA pour accélérer la découverte de médicaments en analysant de vastes ensembles de données et en automatisant les processus réglementaires.
• SanoffSanoff utilise l'IA pour sélectionner les nanoparticules lipidiques qui constituent la base des vaccins à ARNm, réduisant ainsi les délais de production. De plus, elle permet d'améliorer la conception et la réalisation des essais cliniques.
• BayerBayer utilise également l'IA pour réduire les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et minimiser le gaspillage de médicaments, ce qui lui permet de livrer les médicaments en temps voulu aux clients finaux.

FAQ

L'IA va-t-elle remplacer les experts humains dans l'industrie pharmaceutique ?

Non, l'IA ne remplace pas les experts humains ; elle constitue plutôt un outil puissant pour appuyer leurs décisions et leurs jugements.

Quel est l'avenir de l'IA dans le secteur pharmaceutique ?

L'avenir de l'IA dans le secteur pharmaceutique est prometteur, grâce aux progrès réalisés dans l'analyse prédictive, les essais in silico et les médicaments générés par l'IA.

De quel type de données l'IA a-t-elle besoin dans l'industrie pharmaceutique ?

Les types de données dont l'IA a besoin comprennent les dossiers médicaux électroniques, les structures chimiques, les données génétiques et les informations réelles sur les patients.

Conclusion

L'intelligence artificielle est essentielle dans l'industrie pharmaceutique, que vous soyez une petite ou une grande entreprise. Vous cherchez du matériel de pointe pour votre activité ? Contactez-nous. Équipements pharmaceutiques de Finetech Découvrez dès aujourd'hui notre vaste gamme de produits durables !