Creare trattamenti salvavita con l'intelligenza artificiale

Secondo Forbes, si prevede che l'intelligenza artificiale registrerà un tasso di crescita annuo del 36,6% dal 2023 al 2030. Inoltre, il 72% delle aziende ha adottato l'IA per almeno una funzione di business.

Ma che dire dell'utilizzo di dati e intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di nuovi farmaci? Sì, è reale, e sì, sta già accadendo.

Vi sorprenderebbe sapere che una stima di l'80 percento dei professionisti del settore farmaceutico e delle scienze della vita afferma di utilizzare già l'intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci? Questo secondo una ricerca di settore condotta da Scilife. L'azienda stima inoltre che entro la fine del 2025 l'intelligenza artificiale genererà fino a 410 miliardi di dollari di valore annuo per l'industria farmaceutica.

Di recente ho avuto il piacere di conversare con una delle figure più visionarie nel campo della scienza dei dati, Monica Jain, direttrice della scienza dei dati per la ricerca e sviluppo di Johnson & Johnson. Ha gentilmente accettato di condividere le sue intuizioni con me durante un'intervista video a NetApp INSIGHT 2024. Le stimolanti riflessioni di Monica sul ruolo centrale dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci sono state condensate in un breve video di cinque minuti.

Ecco quattro punti chiave che Monica ha evidenziato durante la nostra conversazione e che hanno completamente cambiato la mia prospettiva sugli usi illimitati dell’AI .

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i leader del settore farmaceutico impiegano il loro tempo

Tradizionalmente, i dirigenti del settore farmaceutico hanno dedicato gran parte del loro tempo immersi nei dati, lavorando per analizzarli, interpretarne il significato e decidere quali dovrebbero essere i prossimi passi sulla base di essi. Monica ha giustamente osservato che in Johnson and Johnson, l'AI si occupa già delle parti di analisi dei dati dei compiti dei dirigenti farmaceutici—nello specifico, convertendo dati non strutturati in dati strutturati e poi riassumendo ciò che i dati rivelano. Ciò significa che i responsabili delle decisioni possono dedicare il loro tempo e la loro attenzione alla valutazione di azioni più informate e basate sui dati.

L'intelligenza artificiale riunisce migliaia di menti per la scoperta di farmaci

Il processo di scoperta di nuovi farmaci si è tradizionalmente basato sull'analisi di enormi quantità di dati da parte di pochi scienziati, come migliaia di immagini e video di pazienti, che poi sfruttavano la propria esperienza e competenza per interpretarli... un processo a dir poco lungo. Monica ha osservato che l'intelligenza artificiale (IA) aumenta il numero di scienziati che lavorano su un farmaco, passando da pochi a "migliaia di menti". È davvero un modo straordinario di vedere il ruolo dell'IA nella scoperta di nuovi farmaci. Permette inoltre agli scienziati di risparmiare tempo ed energie preziose, che possono invece dedicare maggiormente ai pazienti, migliorando ulteriormente i risultati, il che è spettacolare.

L'intelligenza artificiale richiede una mentalità orientata all'abilitazione dei dati

Monica racconta che all'inizio della sua carriera era stata formata per essere una consumatrice di dati. Ma circa cinque anni fa, ha avuto un'illuminazione: invece di considerarsi una consumatrice di dati, ha capito di dover riposizionarsi come facilitatrice di dati, ovvero una persona che mette a disposizione in modo proattivo tutti i dati di alta qualità necessari affinché possano essere utilizzati efficacemente nella modellazione. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale, la distinzione tra consumatore e facilitatore di dati è diventata ancora più importante. Chi guiderà la rivoluzione dell'IA dovrà essere un facilitatore di dati, non un consumatore di dati.

L'intelligenza artificiale trasformerà il modo in cui i pazienti interagiscono con i propri dati sanitari.

Storicamente, i pazienti si sono affidati ai propri operatori sanitari e alle proprie capacità di ricerca per comprendere e interpretare le informazioni relative alla propria salute. Tuttavia, non esiste un metodo semplice o standardizzato per prevedere i rischi o le tendenze di malattia a lungo termine di una persona basandosi sui parametri vitali, pertanto queste informazioni non vengono utilizzate in modo affidabile nel processo decisionale in ambito sanitario. Monica ritiene che l'intelligenza artificiale consentirà ai pazienti di ricevere informazioni quantitative e personalizzate sulle tendenze e sui rischi per la propria salute a lungo termine, in modo che possano prendere decisioni informate oggi che potrebbero cambiare il corso del loro percorso di salute a lungo termine.

Parlare con Monica è stato uno dei momenti più belli di NetApp INSIGHT 2024 per me. Non guarderò mai più al ruolo dell’IA nell’industria farmaceutica allo stesso modo, e spero che anche voi troviate la nostra conversazione altrettanto illuminante.