Поколение ИИ и фармацевтика: будущее уже сейчас

Генеративный искусственный интеллект (Gen AI) открывает огромные перспективы в фармацевтической отрасли, и исследование McKinsey показывает, что его экономический потенциал может составить до 110 миллиардов долларов. Авторы статьи, Алекс Девересон и Дельфина Цуркия, рассматривают, как правильно внедрить искусственный интеллект в фармацевтическую деятельность, чтобы превратить этот потенциал в реальную ценность, улучшить процессы и, что особенно важно, — жизнь пациентов.

Три ключевые области применения ИИ в фармацевтике

McKinsey выделила три основные области, где ИИ нового поколения может принести наибольшую выгоду: коммерческие отношения, исследования и клинические разработки.

1. Коммерческие отношения: прогнозируемая годовая выгода — от 18 до 30 миллиардов долларов В фармацевтике важно не только создать препарат, но и донести его до медицинских работников, чтобы он был доступен пациентам. ИИ нового поколения может анализировать данные о клиентах, врачах и пациентах, помогая маркетологам разрабатывать более эффективные стратегии продвижения лекарств. Инструменты самообслуживания, разработанные на основе ИИ, также способны повысить приверженность пациентов к лечению, предоставляя информацию о побочных эффектах, способах возмещения расходов и других аспектах, что помогает пациентам не прерывать терапию.
2. Исследования и ранние открытия: годовой потенциал экономии — от 15 до 28 миллиардов долларов Разработка нового лекарства стоит в среднем 1,4 миллиарда долларов. Генеративный ИИ может снизить эти расходы вдвое за счет повышения эффективности процессов, таких как анализ неструктурированных данных и поиск новых биомаркеров. С его помощью можно автоматизировать процесс скрининга химических веществ, значительно сокращая время выявления перспективных соединений.
3. Клинические разработки: прогнозируемая годовая выгода — от 13 до 25 миллиардов долларов Клинические испытания строго регламентированы и отнимают много времени. ИИ нового поколения помогает оптимизировать процессы клинических испытаний, анализировать данные и готовить документы для регуляторов. Инструменты на базе ИИ могут генерировать первый вариант отчетов о клинических исследованиях, обеспечивая соответствие требованиям регулирующих органов и сокращая время на подготовку документации.

Больше, чем просто оптимизация: новый подход к бизнес-процессам

Генеративный ИИ не ограничивается только конкретными задачами, такими как оптимизация клинических испытаний или улучшение маркетинговых стратегий. Его мультимодальные возможности открывают потенциал для применения на всех этапах цепочки создания стоимости в фармацевтике — от анализа изображений и графических данных до оптимизации цепочки поставок. Например, ИИ может быть использован для профилактического обслуживания, устранения недостатков в цепи поставок и даже ускорения процесса творческого проектирования.

Правильное внедрение искусственного интеллекта требует выполнения нескольких условий. Генеративный ИИ должен быть связан с ключевыми бизнес-показателями, такими как рентабельность и вероятность успеха разработки новых лекарств. Кроме того, необходимо создать соответствующую архитектуру данных, установить приоритеты и организовать новые формы сотрудничества.

Изменение подхода к технологиям: быстрый выпуск и адаптация

В отличие от традиционных технологических преобразований, внедрение ИИ нового поколения требует более гибкого и быстрого подхода. Вместо долгосрочной дорожной карты, предусматривающей создание технической архитектуры за три года, целью должно быть быстрое внедрение жизнеспособного продукта за 90 дней и его последующее усовершенствование через каждые 90 дней. Это позволяет быстрее адаптироваться к изменениям и получать результаты на более ранних стадиях.

Заключение: выгоды, которые стоят усилий

Несмотря на все сложности, интеграция ИИ в фармацевтику — это возможность изменить подход к работе компаний, улучшить процессы и повысить их эффективность. Генеративный ИИ способен принести значительные выгоды не только фармацевтическим компаниям, но и миллионам пациентов по всему миру. Это не очередное улучшение бизнес-процессов — это возможность раз в столетие изменить весь подход к созданию и продвижению лекарств.