人工智能和機器學習可以成為藥物開發(fā)手冊的基礎

隨著市場變得越來越擁擠，制藥公司將其藥物開發(fā)策略的重點放在特殊人群上，例如患有罕見疾病的人或具有慢性疾病的遺傳子集的人，例如癌癥，糖尿病和心血管疾病。

從利基人群中識別患者的特定亞組對許多公司構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

將人工智能(AI)和機器學習(ML)集成到藥物開發(fā)和發(fā)布手冊中，提供了新的可能性，可以找到適合產(chǎn)品定位的合適亞群，以確保成功發(fā)布。

隨著大數(shù)據(jù)的增長和技術的指數(shù)級發(fā)展，我們看到了將人工智能和機器學習應用于藥物開發(fā)決策的更多機會。的確，我們相信AI和ML代表了強大的破壞性工具，這些工具將改變藥物開發(fā)的未來，從而為制造商提供更快，更好的見解，從而提高藥物開發(fā)的成功率。

同時，我們認識到制藥行業(yè)經(jīng)常在理解如何應用這些技術來支持其業(yè)務目標以及如何在已建立的藥物開發(fā)中最好地部署它們方面費勁。

那么，人工智能和機器學習的變革力量是什么?

在過去的十年中，人工智能和機器學習已融入我們的日常生活。在我們的家中，AI和ML助力語音識別設備控制燈光和恒溫器，告訴我們天氣，安排約會并回答問題。點播內(nèi)容提供商使用AI和ML根據(jù)個人的觀看習慣來建議新的節(jié)目。人工智能和機器學習幫助Internet搜索引擎根據(jù)我們的瀏覽歷史來定位廣告，同時它們幫助電子商務公司為我們提供更多個性化的購物體驗。顯然，這些技術已經(jīng)從流行語和炒作演變?yōu)閺母旧细淖兾覀兊纳詈凸ぷ鞣绞降姆绞健?/p>

在制藥行業(yè)中，同樣的力量已開始用于武裝公司，以提供提高藥物發(fā)射成功率所需的各種見解。與傳統(tǒng)模型和方法相比，公司可以在更短的時間內(nèi)獲得這些見解。

從臨床前階段一直到臨床開發(fā)和發(fā)布，人工智能和機器學習可以幫助公司在更大的指導和理解下導航發(fā)展路徑。他們可以針對特定化合物的正確患者亞群，批準后最有可能采用該治療方法的處方者以及該藥物一旦進入市場提供潛在見解。在探索治療區(qū)域時，此類信息尤其重要，在該治療區(qū)域中，可用治療方法有限或沒有可用治療方法，因此沒有市場數(shù)據(jù)可作為指導。