Hvordan AI forvandler legemiddelindustrien

Kunstig intelligens (KI) har blitt brukt en stund nå i apotekbransjen, men den har utviklet seg betydelig de siste årene. Så mye at apotek bedre kan forutsi legemidlers effektivitet, identifisere potensielle bivirkninger, forkorte tiden til markedet for nye medisiner og til og med designe nye legemidler. KI har potensial til å forbedre pasientresultatene og skape mer informerte farmasøyter.

Økende effektivitet i farmasøytisk drift, svindeldeteksjon

AI kan være et kraftig verktøy for å spare tid, redusere stress og unngå utbrenthet blant farmasøyter. Vi har allerede sett en økning i robotassistert ordrebehandling og apotekkiosker for kontaktløs utlevering, men teknologien blir mer avansert og kan nå forutsi trafikk i butikk, rushtid og om pasienter vil hente reseptene sine i tide. Utvidelsen av robotdrevet ordrebehandling får fart ettersom det bidrar til å lette grunnleggende lager- og tappingsoppgaver, synkronisere lagerbeholdning tettere med henting, minimere lagersvinn og de trivielle oppgavene med å fylle på uavhentede medisiner, noe som bidrar til utbrenthet.

Med tanke på potensialet som kunstig intelligens-verktøy bringer til denne grenen av legemiddelindustrien, vil vi sannsynligvis se flere partnerskap mellom programvareselskaper som har sterk AI-kompetanse med organisasjoner innen helsevesenet som spesialiserer seg på klinisk administrasjon, dokumentasjon av kliniske studier og sykehusdokumentasjon.

AI er også svært nyttig for sine evner til å oppdage svindel. AI kan analysere salgs- og reseptdata for å spore tilfeller av svindel. Hvis et apotek bestiller fra en leverandør, kan AI spore og identifisere potensielt svindelaktivitet ved å se på salgs- og kjøpsdata – og avgjøre om det er relatert til en farmasøyt eller et apotek.

AI-forbedringer for pasientsikkerhet og resultater

Kunstig intelligens er nyttig for å identifisere viktige trender for pasienter og skreddersy den til deres spesifikke behov. Den kan gi personlige anbefalinger for medisiner som kan være nødvendige for å utfylle deres nåværende resepter – for eksempel i tilfeller der bivirkninger av medisiner må motvirkes. Omfattende databaser kan analyseres for å identifisere sikkerhetssignaler og bivirkninger som kanskje ikke ble oppdaget under kliniske studier. Sofistikerte algoritmer kan gjennomgå pasienter mot studieprotokoller og identifisere kvalifiserte kandidater for kliniske studier – noe som gir raskere, mer informerte og tryggere medisinvalg.

AI kan også bidra til raskt å identifisere hvilke pasienter som trenger en konsultasjon før utlevering. Programvare som Drug Utilization Review (DUR) markerer om en foreskrevet medisin kan være farlig for pasienter når den kombineres med et av deres eksisterende legemidler. Det lar apotek holde seg oppdatert på potensielle risikoer for spesifikke medisiner, slik at de kan gi informert rådgivning og overvåking til pasienter. Denne teknologien forbedrer den generelle pasientsikkerheten og resultatene.

AI-drevne chatboter har også økt pasienters tilgang til informasjon om medisinene deres. Chatboter fungerer som et viktig verktøy for at pasienter raskt skal kunne få svar på vanlige spørsmål om medisinene sine, uten å måtte avtale en personlig konsultasjon. Robotisk samarbeid frigjør også farmasøyter til å utføre kliniske tjenester – som vaksinasjon, rådgivning og medisinhåndtering – som er avgjørende for pasientenes helse.

Innvirkning på forskning og utvikling

På forsknings- og utviklingssiden (FoU) har tidlig legemiddelutvikling allerede blitt påvirket av AI. En grunnleggende årsak til de høye kostnadene for medisiner er den omfattende mengden forskning og tid som går med til utvikling. AI kan analysere data fra prekliniske og kliniske studier – i sanntid – for å identifisere trender som kan hjelpe til med fremtidig utvikling. Forskere bruker det som et verktøy for å tyde hvilke molekylære enheter som bør vurderes for tidligfase kliniske studier ved å screene tusenvis av molekyler for hvordan de samhandler med målproteiner. Dette fremskynder evalueringsprosessen betydelig i tidligfase kliniske studier.

Takket være AI-algoritmer kan forskere analysere genomiske data, sykdomsmekanismer og proteinstrukturer for å finne og validere nye legemiddelmål og bestemme hvilke områder av kroppen en spesifikk medisin kan hjelpe. Dette hjelper ikke bare med oppdagelsen av nye legemidler, men kan også bidra til å utforme tryggere kliniske studier, ettersom eksisterende data informerer utviklingsprosessen.

Til syvende og sist kan AI fremskynde og effektivisere forskning og utvikling, noe som fører til forbedrede pasientresultater og lavere medisinkostnader. I tillegg kan naturlig språkbehandling (NLP) hjelpe til med å behandle ustrukturerte data i kliniske studier, for å gjøre informasjonen mer fordøyelig å analysere.

Det er selvsagt viktig å vurdere den potensielle skjevheten rundt KI i FoU. Kunstig intelligens kjenner bare dataene den har fått fra tidligere studier. Noe informasjon er kanskje ikke relevant for alle pasienter, avhengig av populasjonsgruppene den er samlet inn fra. Men etter hvert som KI fortsetter å utvikle seg og samler inn mer data fra kliniske studier, vil den bare bli et sterkere verktøy for FoU. Vi vil fortsette å overvåke nye trender innen kunstig intelligens og følge nøye med på hvordan de påvirker legemiddelindustrien.