Искусственный интеллект в Фарме: где и как использовать?
Несмотря на постоянные изменения, множество фармацевтических бизнес-моделей не соответствуют растущим экономическим ожиданиям акционеров и других инвесторов, а также фондовых рынков. Чтобы лекарственные средства оставались конкурентоспособными, фармкомпаниям следует уделять внимание оценке аналитических данных. Этого можно достичь за счет технологии искусственного интеллекта, которая позволяет изучать данные в режиме реального времени для определения наиболее выгодных кандидатов для проведения клинических исследований, обработки обратной связи от пациентов, интеграции обмена данными с партнерами, дистрибьюторами и пр.
Под термином «искусственный интеллект» подразумеваются компьютерные системы, способные выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как машинное обучение, визуальное восприятие, обработка изображений, речь, принятие решений и многое другое. Искусственный интеллект — мощный инструмент для прогнозирования результатов применения лекарственных средств, поскольку он способен анализировать все взаимодействующие элементы в процессе лечения.
Искусственный интеллект предоставляет возможность решать проблемы, которые ранее казались неразрешимыми при простом анализе данных. Во многих процессах на протяжении жизненного цикла лекарственных средств по-прежнему преобладает «ручная» обработка данных. Проблема при использовании такого подхода заключается в том, что подобный анализ требует времени, может сопровождаться ошибками и не учитывает постоянно обновляемую информацию. Фактически «ручные» аналитические обзоры позволяют учитывать данные, полученные в конкретной временной точке. Новая информация требует нового обзора. Использование продуктов, основанных на технологии искусственного интеллекта, позволяет получить аналитику в режиме реального времени, предлагая полную, актуальную информацию для поставщиков медицинских услуг.
По данным отчета «Artificial intelligence: next frontier for connected pharma» аналитической компании «Scalable Health», фармацевтические компании могли бы извлечь пользу, используя искусственный интеллект, в первую очередь в таких направлениях деятельности, как R&D, фармаконадзор и маркетинг.
Выведение на рынок лекарственного средства, как правило, занимает более 10 лет и оценивается в миллиарды долларов США. Если же фармкомпания потерпит неудачу при разработке лекарственного средства на поздних стадиях исследований, это грозит ей колоссальными финансовыми потерями. Тем не менее компании стремятся к расширению продуктовых портфелей, поэтому вынуждены идти на такой риск. Искусственный интеллект предоставляет необходимые инструменты для решения подобных проблем, повышая вероятность успешного проведения клинических испытаний новых лекарственных средств.
С помощью использования искусственного интеллекта и Big Data можно улучшить результаты клинических испытаний благодаря детальному анализу данных о потенциальных участниках исследований и тестируемых препаратах с целью подбора наиболее подходящих кандидатов для исследований. Идентификация пациентов, для которых новые лекарства будут подходить наиболее оптимально, повысит эффективность клинических испытаний. Чтобы оптимизировать схему лечения пациента, необходимо обработать массивный пласт информации о состоянии его здоровья, а также лекарственных средствах, что вполне под силу сделать технологии искусственного интеллекта.
Благодаря использованию искусственного интеллекта фармкомпании также могут добиться успеха в развитии прецизионной медицины, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному пациенту, учитывая его уникальные генетические и другие особенности.
Фармацевтические компании полагаются на множество данных для обеспечения безопасности своей продукции. Клинические испытания позволяют оценить не только эффективность лекарственного средства, но и его профиль безопасности. Медицинские работники также отслеживают лекарственные взаимодействия и осложнения при применении препаратов, которые со временем могут меняться, так как у пациентов может развиться толерантность к определенным лекарствам. По мере того, как список лекарственных средств, применяемых больным, увеличивается, возрастает и риск развития побочных эффектов терапии, а также лекарственных взаимодействий. Чтобы оптимизировать и управлять лечением пациентов, повысить комплаентность и эффективность терапии, можно прибегнуть к технологии искусственного интеллекта, которая позволит в реальном времени отслеживать назначения, потенциально опасные лекарственные взаимодействия и даже злоупотребление подконтрольными препаратами.
Может ли искусственный интеллект повысить продуктивность медицинских представителей?
Фармкомпании находятся в довольно жестких рамках, когда речь заходит о продвижении лекарственных средств и взаимодействии со специалистами здравоохранения. Так, например, в США в соответствии с программой «Open Payments», созданной в рамках Закона о медицинском страховании, производители лекарственных средств и медицинских изделий должны сообщать в Центры Medicare и Medicaid о каждой передаче материальных средств для врачей и больниц на сумму от 10 дол. По оценкам, менее половины врачей США регулярно встречаются с медицинскими представителями фармкомпаний.
В свою очередь, медицинские представители указывают на сложность подбора актуального контента для специалистов здравоохранения, не говоря уже о том, чтобы быстро найти актуальную для врача информацию во время визита. Чтобы повысить эффективность визитов медицинских представителей, фармкомпании ищут новые способы взаимодействия со своими клиентами, поэтому необходимость внедрения в работу технологических решений становится все более критической.
Совсем недавно появились технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, которые могут помочь в этом. Например, виртуальный помощник по продажам способен помочь медицинским представителям повысить эффективность работы и выполнять больше результативных визитов за менее короткий отрезок времени. Вот лишь некоторые из способов, которыми искусственный интеллект может помочь медицинским производителям повысить продуктивность работы:
- улучшение планирования работы. Продукты искусственного интеллекта могут обеспечивать медицинского представителя необходимыми учебными материалами для подготовки к встрече с клиентом, а также давать рекомендации относительно того, какая информация будет наиболее интересной для конкретного клиента. Это, в свою очередь, сводит к минимуму время, затрачиваемое на поиск и сбор таких материалов;
- сокращение времени на решение административных задач. Использование технологий, позволяющих автоматизировать «ручные» задачи, например, CRM-систем, разгружает медицинских представителей, позволяя максимизировать время, которое они могут провести «в поле». Технологии, позволяющие удаленно вводить цифровые данные и подключаться к серверным системам, дают возможность передавать данные с мобильных устройств в режиме реального времени и тратить меньше времени на подготовку отчетов;
- обмен передовым опытом. Оценивая эффективность работы каждого пользователя, решения, основанные на использовании искусственного интеллекта, позволяют определить, что лучше работает для привлечения потенциальных клиентов и совешения сделок, и предоставить рекомендации по контенту в реальном времени другим пользователям. Другими словами, искусственный интеллект может стать тренером по продажам для медицинского представителя, анализируя контент, используемый его коллегами в работе;
- обеспечение возможности увеличения объемов продаж. Анализируя полученные данные, «интеллектуальные» компьютерные технологии помогают управлять всем циклом продаж, предлагая лучшие последующие шаги и действия на основе этой информации.
Помимо этого, технология искусственного интеллекта обладает потенциалом в разработке креативных стратегий по продвижению медицинской продукции, ведь сегодня появилась возможность анализа динамики рынка, предпочтений и потребностей клиентов и других переменных, позволяющих подобрать наиболее эффективную маркетинговую стратегию, выбрав подходящие каналы для коммуникации.
Искуственный интеллект в действии: успешный опыт крупных фармкомпаний
В то время как некоторые фармкомпании лишь рассматривают перспективы внедрения новых технологий в свою работу, глобальные фармацевтические компании уже готовы поделиться опытом их использования. Так, например, в апреле 2015 г. компания «Johnson & Johnson» объявила о совместной работе с «IBM Watson Health» для разработки мобильной платформы для улучшения результатов лечения.
IBM Watson — это облачная система на основе искусственного интеллекта, способная обрабатывать большие объемы данных и предлагать на их основе ответы на задаваемые вопросы. Вначале сотрудничество будет сосредоточено на виртуальном коучинге для пациентов, перенесших операции по замене сустава и таковые на позвоночнике для улучшения результатов лечения.
Это не первая инициатива «Johnson & Johnson», связанная с технологией машинного обучения. Компания объединила автоматизацию и анестезию в операционной с помощью системы SEDASYS, получившей предварительное одобрение FDA в 2013 г. SEDASYS известна как первая компьютерная система персонализированной седации (Computer-assisted personalized sedation — CAPS). «Johnson & Johnson» также заявила о намерении развивать направление хирургической робототехники с помощью инициативы Verb Surgical, нацеленной на то, чтобы с помощью технологии искусственного интеллекта помочь хирургам интерпретировать то, что они видят во время операции.
В июне 2017 г. компания «Genentech», которая является частью «Roche», объявила о сотрудничестве с «GNS Healthcare» (компанией, занимающейся прецизионной медициной), ориентированном на терапию онкопатологии. Компании стремятся использовать машинное обучение для преобразования больших объемов данных о пациентах с онкопатологией в компьютерные модели, которые могут использоваться для идентификации новых целей для лечения рака. По данным «Reuters», «Roche» входит в число первых фармацевтических партнеров «Berg Health», компании, специализирующейся на применении технологии искусственного интеллекта для открытия и разработки лекарств и методов диагностики.
В декабре 2016 г. «IBM» объявила, что «Pfizer» станет одной из первых компаний, использующих облачную платформу Watson for Drug Discovery, которая позволяет пользователям анализировать приватные данные, в частности лабораторные отчеты, и предоставляет исследователям возможность идентифицировать потенциальные связи между разрозненными наборами данных посредством «динамической визуализации». Сотрудничество нацелено на поиск новых методов лечения онкопатологии.
В июне 2017 г. «Novartis» объявила о своем сотрудничестве с «IBM Watson Health» с целью улучшения результатов лечения пациентов с раком молочной железы с помощью использования данных, полученных в режиме реального времени, для составления детальной картины об ожидаемых результатах лечения.
Таким образом, некоторые крупные фармкомпании уже активно используют решения, основанные на искусственном интеллекте. В целом искусственный интеллект предлагает множество путей для оптимизации работы фармацевтических компаний от более эффективного управления жизненным циклом продуктов до улучшения коммуникации со специалистами здравоохранения и пациентами.
19.07.2017
