Hvordan AI forandrer medicinalindustrien

Kunstig intelligens (AI) har været anvendt i apotekerne i nogen tid, men har udviklet sig betydeligt i de senere år. Så meget, at apotekerne nu bedre kan forudsige lægemidlers effektivitet, identificere potentielle bivirkninger, fremskynde markedsføringstiden for nye lægemidler og endda udvikle nye lægemidler. AI har potentiale til at forbedre patienternes resultater og skabe mere velinformerede farmaceuter.

Øget effektivitet i farmaceutiske aktiviteter, afsløring af svindel

AI kan være et effektivt værktøj til at spare tid, reducere stress og undgå udbrændthed blandt farmaceuter. Vi har allerede set en stigning i robotassisteret ordreafvikling og apotekskiosker til kontaktløs udlevering, men teknologien bliver stadig mere avanceret og kan nu forudsige kundeflow i butikken, spidsbelastningstider og om patienterne vil hente deres recepter til tiden. Udvidelsen af robotassisteret ordreafvikling vinder frem, da det hjælper med at lette basale lager- og aftapningsopgaver, synkronisere lagerbeholdningen tættere med afhentninger, minimere lagerbeholdningsspild og de trivielle opgaver med at genopfylde uafhentede medicin, som bidrager til udbrændthed.

I betragtning af det potentiale, som kunstig intelligens har for denne gren af medicinalindustrien, vil vi sandsynligvis se flere partnerskaber mellem softwarevirksomheder med stærke kompetencer inden for kunstig intelligens og organisationer inden for sundhedssektoren, der er specialiserede i klinisk administration, dokumentation af kliniske forsøg og hospitalsdokumentation.

AI er også meget gavnlig på grund af dens evne til at opdage svindel. AI kan analysere salgs- og receptdata for at spore tilfælde af svindel. Hvis et apotek bestiller varer fra en leverandør, kan AI spore og identificere potentielt svigagtig aktivitet ved at se på salgs- og indkøbsdata – og afgøre, om det er relateret til en farmaceut eller et apotek.

AI-forbedringer for patientsikkerhed og resultater

Kunstig intelligens er nyttig til at identificere vigtige tendenser for patienter og tilpasse den til deres specifikke behov. Den kan give personlige anbefalinger til medicin, der kan være nødvendig for at supplere deres nuværende recepter – f.eks. i tilfælde hvor bivirkninger ved medicin skal modvirkes. Omfattende databaser kan analyseres for at identificere sikkerhedssignaler og bivirkninger, der muligvis ikke er blevet opdaget under kliniske forsøg. Sofistikerede algoritmer kan gennemgå patienter i forhold til studieprotokoller og identificere egnede kandidater til kliniske forsøg – hvilket giver hurtigere, mere informerede og sikrere valg af medicin.

AI kan også hjælpe med hurtigt at identificere, hvilke patienter der har brug for en konsultation inden udlevering. Software som Drug Utilization Review (DUR) markerer, om et ordineret lægemiddel kan være farligt for patienter, når det kombineres med et af deres eksisterende lægemidler. Det giver apoteker mulighed for at holde sig opdateret om potentielle risici ved specifikke lægemidler, så de kan yde informeret rådgivning og overvågning til patienterne. Denne teknologi forbedrer den samlede patientsikkerhed og resultaterne.

AI-drevne chatbots har også øget patienternes adgang til information om deres medicin. Chatbots fungerer som et vigtigt redskab for patienter, der hurtigt kan få svar på almindelige spørgsmål om deres medicin uden at skulle bestille en personlig konsultation. Robotbaseret samarbejde frigør også apotekere til at udøve de kliniske tjenester – såsom vaccination, rådgivning og medicinhåndtering – der er afgørende for patienternes sundhed.

Indvirkning på forskning og udvikling

På forsknings- og udviklingssiden (F&U) har AI allerede haft indflydelse på den tidlige udvikling af lægemidler. En af de grundlæggende årsager til de høje omkostninger ved medicin er den omfattende forskning og tid, der går med udviklingen. AI kan analysere data fra prækliniske og kliniske studier – i realtid – for at identificere tendenser, der kan hjælpe med den fremtidige udvikling. Forskere bruger det som et værktøj til at afkode, hvilke molekylære enheder der bør overvejes til kliniske forsøg i den tidlige fase, ved at screene tusindvis af molekyler for, hvordan de interagerer med målproteiner. Dette fremskynder evalueringsprocessen i kliniske forsøg i den tidlige fase betydeligt.

Takket være AI-algoritmer kan forskere analysere genomdata, sygdomsmekanismer og proteinstrukturer for at identificere og validere nye lægemiddelmål og bestemme, hvilke områder af kroppen et specifikt lægemiddel kan hjælpe. Dette hjælper ikke kun med opdagelsen, men kan også bidrage til at designe sikrere kliniske forsøg, da eksisterende data informerer udviklingsprocessen.

I sidste ende kan AI fremskynde og strømline forskning og udvikling, hvilket fører til bedre patientresultater og lavere medicinudgifter. Derudover kan naturlig sprogbehandling (NLP) hjælpe med at behandle ustrukturerede data i kliniske forsøg, så informationen bliver lettere at analysere.

Det er naturligvis vigtigt at tage højde for den potentielle bias, der omgiver AI inden for forskning og udvikling. Kunstig intelligens kender kun de data, den har fået fra tidligere forsøg. Visse oplysninger er muligvis ikke relevante for alle patienter, afhængigt af den population, de er indsamlet fra. Men i takt med at AI fortsætter med at udvikle sig og indsamle flere data fra kliniske forsøg, vil det kun blive et stærkere værktøj til forskning og udvikling. Vi vil fortsætte med at overvåge nye tendenser inden for kunstig intelligens og holde øje med, hvordan de påvirker medicinalindustrien.