A gyógyszerfejlesztéshez szükséges papírmunka ideje drámaian lecsökkenhet.
A mesterséges intelligencia forradalmasíthatja a gyógyszerfejlesztést: a McKinsey és a Merck közös projektje során sikerült 2-3 hétről 3-4 napra csökkenteni a klinikai vizsgálati jelentések elkészítésének idejét, valamint 50 százalékkal csökkenti a hibák számát is.
Egy új gyógyszer piacra kerülése az üzleti és tudományos szféra egyik legkockázatosabb vállalkozása: átlagosan tíz évig tart, és több mint egymilliárd dolláros befektetést igényel. Eközben az elmúlt tíz évben megduplázódott a fejlesztés alatt álló gyógyszerek száma, ami tovább fokozza az innovációval szembeni elvárásokat.
A biotechnológiai és gyógyszeripari ágazat dinamikusan kezdte felfedezni a generatív mesterséges intelligencia nyújtotta lehetőségeket, amelyek célja a kulcsfontosságú eszközök és munkafolyamatok korszerűsítése. A McKinsey és a Merck együttműködésének eredményeként egy innovatív platform jött létre, amely forradalmasítja a klinikai vizsgálati jelentések (CSR-ek) első változatának előkészítését. E hagyományosan rendkívül munkaigényes feladatot az egészségügyi kommunikátorokból álló csapatok eddig hónapokon keresztül, több ezer oldalnyi klinikai adat elemzésével végezték. E közben nemcsak az ellentmondásos információkat kellett feloldaniuk és az eredményeket validálniuk, hanem a szakmai narratívát is a megfelelő jogszabályi követelményeknek megfelelő, speciális terminológiával kellett megfogalmazniuk.
Az elmúlt 18 hónapban a McKinsey és a Merck közösen fejlesztett ki egy olyan innovatív szerkesztési platformot a CSR-ek számára, amely a QuantumBlack, a McKinsey MI-részlegének mély mesterségesintelligencia- és adattudományi szakértelmét hasznosítja.
A minőség tekintetében is jelentős előrelépést értek el: a hibák száma 50 százalékkal csökkent többek között az adatok pontossága, az üzenet megfogalmazása, a hivatkozások kezelése, a szakszókincs és a tipográfia terén.
Chaitanya Adabala Viswa, a QuantumBlack képviselője elárulta, hogy csapatuk agilis sprintek keretében működött együtt a Merck szakértőivel. Ezek a rövid, időhöz kötött projektfeladatok lehetővé tették számukra, hogy a legkorszerűbb generatív mesterséges intelligencia technológiákat és előre kidolgozott gyorsítókészleteket alkalmazzák a hatékonyabb együttműködés érdekében.
A platformot úgy tervezték meg, hogy az egészségügyi szakemberek aktívan bekapcsolódhassanak a folyamatokba, lehetővé téve a mesterséges intelligencia sebességének és precizitásának ötvözését a szakértők tapasztalataival.
Matt Studney, a Merck Research Laboratories informatikai részlegének vezető alelnöke hangsúlyozta, hogy az innováció irányvonalának világos célja van: „A törekvésünk az, hogy fejlesztéseink révén még gyorsabban elérhessük a betegeket termékeinkkel.”
A platform akár öt perc alatt létrehozhat egy kiváló minőségű első verziót, amely átfogóan foglalkozik a 14 elengedhetetlen CSR-szakasszal, amelyek a Merck legnagyobb terápiás területeihez elengedhetetlenek.
Ez a fejlesztés forradalmasítja az egészségügyi kommunikátorok munkáját. A végtelen adatkezelési és formázási feladatok helyett mostantól a lényegi elemzésekre összpontosíthatnak, így hatékonyabban és kreatívabban végezhetik el feladataikat.
Az egyik vezető kutatójuk kifejtette: "A CSR elkészítése régebben hónapokig tartó előkészületeket és hetekig tartó szerkesztési munkát igényelt. Most viszont mindez csupán nyolc perc alatt válik láthatóvá a képernyőn - ez igazán lenyűgöző."
A Merck jelenleg azon fáradozik, hogy az év végéig kiterjessze platformját a késői fejlesztési fázisú folyamataira is. Ennek érdekében a csapatok egy innovatív prompt- és újrafelhasználható komponens könyvtárat alakítanak ki, amely segíti a célnak megfelelő, hatékony piszkozatok létrehozását.
Jeffrey Lewis, a McKinsey vezető partnere szerint a LifeSciences.AI platformjuk széles körű iparági mesterségesintelligencia-képességeket kínál, többek között különféle dokumentumtípusok szerkesztését is támogatja.
Az együttműködés célja, hogy a prediktív, generatív és autonóm MI-megoldások erejét kihasználva új szintre emeljék a K+F-folyamatokat, és a gyógyszerek hamarabb eljuthassanak a betegekhez.
A biogyógyszeriparban egyre inkább érezhető az innováció iránti fokozott igény. E kihívásra reagálva a vállalatok egyre inkább felfedezik a generatív mesterséges intelligencia adta lehetőségeket, hogy modernizálják a legfontosabb eszközeiket és munkafolyamataikat.
