Hoe AI de farmaceutische industrie transformeert

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt al enige tijd toegepast in de farmacie, maar heeft de afgelopen jaren een aanzienlijke ontwikkeling doorgemaakt. Zozeer zelfs dat apotheken de werkzaamheid van geneesmiddelen beter kunnen voorspellen, mogelijke bijwerkingen kunnen identificeren, de time-to-market voor nieuwe geneesmiddelen kunnen versnellen en zelfs nieuwe geneesmiddelen kunnen ontwerpen. AI heeft het potentieel om de resultaten voor patiënten te verbeteren en apothekers beter geïnformeerd te maken.

Verhoging van de efficiëntie in farmaceutische activiteiten, opsporing van fraude

AI kan een krachtig hulpmiddel zijn om tijd te besparen, stress te verminderen en burn-out bij apothekers te voorkomen. We hebben al een sterke toename gezien in robotondersteunde orderafhandeling en apotheekkiosken voor contactloze afgifte, maar de technologie wordt steeds geavanceerder en kan nu ook het aantal bezoekers in de winkel, piekmomenten en of patiënten hun recepten op tijd zullen ophalen voorspellen. De uitbreiding van robotgestuurde orderafhandeling wint aan momentum, omdat het helpt bij het verlichten van basistaken op het gebied van voorraadbeheer en bottelen, het beter afstemmen van de voorraad op het aantal afhalingen, het minimaliseren van voorraadverspilling en het verminderen van de saaie taken van het aanvullen van niet-opgehaalde medicijnen, die bijdragen aan burn-out.

Gezien de belofte die kunstmatige intelligentie biedt voor deze tak van de farmaceutische industrie, zullen we waarschijnlijk meer samenwerkingsverbanden zien tussen softwarebedrijven met sterke AI-competenties en organisaties in de gezondheidszorg die gespecialiseerd zijn in klinisch beheer, documentatie van klinische proeven en ziekenhuisdocumentatie.

AI is ook enorm nuttig vanwege zijn mogelijkheden op het gebied van fraudedetectie. AI kan verkoop- en receptgegevens analyseren om gevallen van fraude op te sporen. Als een apotheek bij een leverancier bestelt, kan AI potentieel frauduleuze activiteiten opsporen en identificeren door verkoop- en inkoopgegevens te bekijken – en bepalen of deze verband houden met een apotheker of een apotheek.

AI-verbeteringen voor patiëntveiligheid en resultaten

Kunstmatige intelligentie is nuttig bij het identificeren van belangrijke trends voor patiënten en het afstemmen daarvan op hun specifieke behoeften. Het kan gepersonaliseerde aanbevelingen doen voor medicijnen die nodig kunnen zijn als aanvulling op hun huidige recepten, bijvoorbeeld in gevallen waarin de bijwerkingen van medicijnen moeten worden tegengegaan. Uitgebreide databases kunnen worden geanalyseerd om veiligheidssignalen en bijwerkingen van geneesmiddelen te identificeren die mogelijk niet tijdens klinische proeven zijn opgemerkt. Geavanceerde algoritmen kunnen patiënten toetsen aan studieprotocollen en geschikte kandidaten voor klinische proeven identificeren, waardoor snellere, beter geïnformeerde en veiligere medicatiekeuzes kunnen worden gemaakt.

AI kan ook helpen om snel te bepalen welke patiënten voorafgaand aan de afgifte van medicijnen een consult nodig hebben. Software zoals Drug Utilization Review (DUR) geeft aan of een voorgeschreven medicijn gevaarlijk kan zijn voor patiënten in combinatie met een van hun bestaande medicijnen. Hierdoor blijven apotheken op de hoogte van mogelijke risico's van specifieke medicijnen, waardoor ze patiënten goed geïnformeerd advies en begeleiding kunnen bieden. Deze technologie verbetert de algehele veiligheid en resultaten voor patiënten.

AI-aangedreven chatbots hebben ook de toegang tot informatie voor patiënten over hun medicatie verbeterd. Chatbots zijn een cruciaal hulpmiddel voor patiënten om snel antwoord te krijgen op veelgestelde vragen over hun medicatie, zonder dat ze daarvoor een persoonlijk consult hoeven in te plannen. Door robotondersteuning krijgen apothekers ook meer tijd voor klinische diensten, zoals vaccinaties, advies en medicatiebeheer, die essentieel zijn voor de gezondheid van patiënten.

Gevolgen voor onderzoek en ontwikkeling

Op het gebied van onderzoek en ontwikkeling (R&D) heeft AI al invloed gehad op de vroege ontwikkeling van geneesmiddelen. Een belangrijke reden voor de hoge kosten van medicijnen is de enorme hoeveelheid onderzoek en tijd die in de ontwikkeling wordt gestoken. AI kan gegevens uit preklinische en klinische studies in realtime analyseren om trends te identificeren die kunnen helpen bij toekomstige ontwikkelingen. Onderzoekers gebruiken het als een hulpmiddel om te bepalen welke moleculaire entiteiten in aanmerking komen voor klinische proeven in een vroeg stadium, door duizenden moleculen te screenen op hun interactie met doeleiwitten. Dit versnelt het evaluatieproces in klinische proeven in een vroeg stadium aanzienlijk.

Dankzij AI-algoritmen kunnen onderzoekers genomische gegevens, ziektemechanismen en eiwitstructuren analyseren om nieuwe medicijndoelwitten te identificeren en te valideren en te bepalen in welke delen van het lichaam een specifiek medicijn kan helpen. Dit helpt niet alleen bij het doen van ontdekkingen, maar kan ook bijdragen aan het ontwerpen van veiligere klinische proeven, aangezien reeds bestaande gegevens het ontwikkelingsproces informeren.

Uiteindelijk kan AI onderzoek en ontwikkeling versnellen en stroomlijnen, wat leidt tot betere resultaten voor patiënten en lagere medicatiekosten. Bovendien kan natuurlijke taalverwerking (NLP) helpen bij het verwerken van ongestructureerde gegevens in klinische proeven, zodat de informatie beter te analyseren is.

Het is natuurlijk belangrijk om rekening te houden met de mogelijke vertekening rond AI in R&D. Kunstmatige intelligentie kent alleen de gegevens die het uit eerdere proeven heeft gekregen. Bepaalde informatie is mogelijk niet op elke patiënt van toepassing, afhankelijk van de populatie waaruit deze is verzameld. Maar naarmate AI zich verder ontwikkelt en meer gegevens uit klinische proeven verzamelt, zal het alleen maar een krachtiger hulpmiddel voor R&D worden. We blijven nieuwe trends op het gebied van kunstmatige intelligentie volgen en houden nauwlettend in de gaten hoe deze de farmaceutische industrie beïnvloeden.