AI inden for biovidenskab: Tendenser, anvendelser og etiske overvejelser

Deep Dive: AI-indførelse og indvirkning på biovidenskaben

Kunstig intelligens skaber uro i brancher og industrier, og biovidenskabssektoren er ingen undtagelse. En nylig rundspørge fra Pistoia Alliance afdækkede, at de fleste biovidenskabseksperter anerkender AI's potentiale.

Vores egen rundspørge kom frem til samme resultat, men den fremhævede også, at udbredt brug af kunstig intelligens i biovidenskaben stadig er i sin tidlige fase. 78 % af respondenterne angav, at de stadig udforskede kunstig intelligens eller kun lige var begyndt at implementere det i deres virksomheder. Virksomhederne fokuserer på specifikke områder, hvor AI kan levere øjeblikkelig værdi, såsom marketing og kommunikation (39 % indførelsesgrad) og diagnostik (22 % indførelsesgrad).

På disse specifikke områder giver AI-implementering konkurrencefordele:

• Marketing og kommunikation: AI øger effektiviteten ved at udarbejde materiale inden for lovmæssige retningslinjer og forbedre personlig tilpasning og målretning, hvilket hjælper virksomheder med at nå ud til et bredere og mere specifikt publikum.
• Diagnosticering: Ved at analysere komplekse data forbedrer AI den diagnostiske nøjagtighed og understøtter tidlig sygdomsdetektion såsom kræft eller hjertesygdom. Personlig medicin og automatiserede diagnostiske systemer forbedrer leveringen af ​​sundhedsydelser yderligere.
• Administration af forsyningskæde: AI analyserer historiske tendenser og markedstendenser for at forudse efterspørgselsstigninger, forudsige flaskehalse og udarbejde udkast til produktion i realtid. Den optimerer lagerbeholdninger og behandler proaktivt forstyrrelser, hvilket sikrer en mere smidig drift.
• Kliniske forsøg: Fra udformning af studier og udarbejdelse af protokoller til patientrekruttering og dataanalyse kan AI transformere kliniske forsøg. Efterhånden som forsøg vokser sig større og mere komplekse, accelererer AI processerne, hvilket kan bringe lægemidler hurtigere på markedet.
• Lægemiddelovervågning: AI styrker lægemiddelovervågningen ved at opdage sikkerhedsproblemer tidligt, fremskynde rapportering af uønskede hændelser og understøtte beslutningstagning på et oplyst grundlag for regulerende myndigheder og medicinalvirksomheder.

Da respondenterne blev spurgt til de forventede fordele ved kunstig intelligens, fremhævede de vigtige forretningsmæssige fordele:

• Øget effektivitet (78 %): Ved at automatisere rutineopgaver og strømline arbejdsgange kan kunstig intelligens forbedre den operationelle effektivitet væsentligt, hvilket fører til hurtigere lanceringstid for nye lægemidler og behandlinger.
• Omkostningsbesparelser (74 %): AI kan hjælpe med reduktion af omkostningerne ved at optimere ressourcetildeling, forbedre administrationen af forsyningskæder og strømline kliniske forsøg.
• Konkurrencefordele (74 %): Tidlig indførelse af kunstig intelligens kan give biovidenskabelige organisationer en betydelig konkurrencefordel. Ved at udnytte AI til at innovere og optimere driften kan virksomheder vinde markedsandele og styrke deres position i branchen.

Dette fokus på forretningsfordele tyder på, at selvom branchefolk anerkender AI's potentiale til at løse specifikke udfordringer inden for biovidenskab, forventer de primært bredere fordele som øget effektivitet og omkostningsbesparelser. Det er dog værd at bemærke, at respondenterne også ser værdi i AI's evne til at forbedre innovation (57 %) og forbedre patientresultater (61 %), hvilket viser en voksende bevidsthed om dets potentiale til at transformere patientpleje og fremme medicinske fremskridt.

 "McKinsey Global Institute (MGI) har estimeret, at Generativ AI kunne generere 60-110 mia. dollars om året i økonomisk værdi for lægemiddel- og medicinalindustrien, hovedsagelig fordi det kan øge produktiviteten ved at accelerere processen med at identificere forbindelser til mulige nye lægemidler, fremskynde deres udvikling og godkendelse og forbedre måden, de markedsføres på."

Kilde: McKinsey & Companys rapport "Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality"

På trods af fordelene forbliver udbredt indførelse af AI inden for biovidenskaben på de tidlige stadier, hvilket forklarer, hvorfor de oplevede indvirkninger af AI på virksomhedens aktiviteter stadig er relativt moderate. Vores undersøgelse afdækkede, at kun 9 % af de adspurgte vurderede indvirkningen af ​​AI på deres aktiviteter til 5, det højeste niveau. Selvom virksomhederne anerkender fordelene og potentialet ved AI inden for biovidenskab, betyder denne langsomme indførelse, at AI's transformative effekt endnu ikke er fuldt ud realiseret.

Udfordringer og etiske overvejelser omkring AI

Indførelse af en transformativ teknologi som AI er en udfordring. For mange respondenter (61 %) drejer det sig om at finde rundt i den komplekse lovgivning. Med hensyn til regulatoriske udfordringer er der to primære aspekter, der skal overvejes:

• AI-specifik lovgivning såsom EU's AI-forordning, der stiller strenge krav til højrisiko-AI-systemer, der påvirker medicinsk udstyr i klasse IIa og opefter.
• Overholdelse af patientsikkerhed og etisk praksis.

Begge udfordringer kræver, at virksomhederne er på forkant med nye regler, som kan være tidskrævende, implementerer et omfattende overholdelsesprogram og udfører regelmæssige revisioner. Det er en proces, der tager tid og kræfter, men er afgørende for succesfuld integration af AI.

Andre store udfordringer, der er identificeret, er bekymringer om databeskyttelse og -sikkerhed, integration med eksisterende systemer og medarbejderoplæring.

• Databeskyttelse og -sikkerhed er særligt afgørende inden for biovidenskab, hvor følsomme patientoplysninger og virksomhedernes egne forskningsdata skal beskyttes mod databrud og misbrug.
• Integrationen af AI i eksisterende systemer er komplekst. Mange biovidenskabelige organisationer er afhængige af ældre infrastruktur, der muligvis ikke er kompatibel med moderne AI-løsninger. Sikring af tilgængelige data af høj kvalitet er også afgørende for effektiv AI-implementering.
• Medarbejderoplæring er endnu en væsentlig forhindring. AI-teknologierne udvikler sig hurtigt, og det kræver ofte nye færdigheder og ny viden hos det faglige personale for effektivt at kunne bruge AI-systemerne. Dette kræver betydelige investeringer i opkvalificering og omskoling af medarbejdere, der kan være tidskrævende og omkostningsfuldt, især på et område, hvor præcision og ekspertise er helt afgørende.

Hvad angår etiske overvejelser, afspejlede undersøgelsen industriens forpligtelse på ansvarlig innovation, hvor 65 % sagde, at de prioriterer etik i AI-strategier (meget vigtigt og ekstremt vigtigt). Det afspejler en voksende bevidsthed om behovet for at tilpasse AI-teknologier til etiske principper, især med hensyn til databeskyttelse, påvirkning og de samfundsmæssige konsekvenser af AI-applikationer.

Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, er det vigtigt at finde en balance mellem innovation og etik. Ved at prioritere etiske principper kan biovidenskabelige organisationer opbygge tillid til patienter, myndigheder og offentligheden. Dette kan opnås ved at udarbejde etiske retningslinjer, investere i uddannelse i AI-etik og sikre robust overvågning og gennemgange af AI-systemer.

Den stigende hype omkring AI i sprogservices

Biovidenskabsindustrien erkender i stigende grad, hvordan AI kan revolutionere sprogservices, og resultaterne af vores rundspørger bekræfter denne tendens. Hele 70 % af respondenterne kender AI-applikationer til oversættelse og lokalisering, og 61 % af virksomhederne har allerede integreret AI i deres sprogrelaterede opgaver som f.eks. oversættelse, tolkning og tekstforfatning. Dette viser, at AI hurtigt er på vej til at blive det foretrukne værktøj til at strømline sprogservices inden for biovidenskab.

AI-baserede løsninger som maskinoversættelse (MT) og store sprogmodeller (LLM'er) har en række fordele. De kan fremskynde tekstforfatning og distribution af tekster, hjælpe virksomheder med at overholde stramme lovmæssige deadlines og sikre, at vital information hurtigt når ud til myndigheder og interessenter. Dette kan være grobund for nytænkning og fremskynde lanceringstiden for nye produkter og behandlinger.

Men det handler ikke kun om hastighed. AI kan også øge nøjagtigheden og effektiviteten i forskellige sprogrelaterede opgaver:

• Transskribering af lyd- og videoindhold (70 %): AI-baserede værktøjer kan transskribere aftaler om kliniske forsøg, samtaler og andet lyd- og videoindhold og frigøre værdifuld tid og ressourcer.
• Tekstforfatning og oversættelse til marketing (48 %): AI kan hjælpe biovidenskabsvirksomheder med at nå et globalt publikum ved at generere marketingtekster af høj kvalitet på flere sprog.
• Flersproget patientinddragelse og -support (39 %): AI-baserede chatbots og virtuelle assistenter kan yde support på flere sprog, forbedre patienttilfredsheden og hjælpe dem med at følge deres behandlingsplaner.
• Oversættelse af rapporter om lægemiddelovervågning (17 %): AI kan strømline oversættelsen af ​​rapporter om uønskede hændelser, hvilket muliggør hurtigere identifikation af og respons på sikkerhedssignaler.

Find den rette balance: Menneskelig ekspertise og AI

Selvom AI har et enormt potentiale, er det vigtigt at huske, at det at stole udelukkende på AI til sprogservices ikke er uden udfordringer. AI-modeller kræver data af høj kvalitet for at producere nøjagtige oversættelser, og de kan have det svært ved nuancerne i komplekst videnskabeligt sprog, kulturel kontekst og etiske hensyn.

Vores undersøgelse viste, at 43 % af respondenterne mener, at et ideelt scenarie ligger mellem 26-50 % AI-inddragelse i sprogservices. Dette understreger vigtigheden af ​​menneskelig overvågning og inddragelse. En hybrid tilgang, der kombinerer de menneskelige lingvisters ekspertise med AI-værktøjer, kan føre til de bedste resultater.

En sådan tilgang er efterredigering af maskinoversættelse (MTPE), der bruger maskinoversættelse eller AI til den indledende oversættelse og derefter får menneskelige eksperter til at gennemgå og forfine resultatet. Dette sikrer både hastighed og nøjagtighed og levering af oversættelser af høj kvalitet.

Som det fremhæves i Slator-rapporten fra 2024, vinder MTPE indpas i biovidenskabsindustrien, og metoden beviser sin værdi i håndtering af tidsfølsomme scenarier og sikring af præcis kommunikation. For eksempel kan MTPE under indsendelser af kliniske forsøg, hvor stramme lovmæssige tidsfrister kan være problematiske, hjælpe med at få oversættelsen af ​sundhedsmyndighedernes ​anmodninger om oplysninger hurtigere ud. Tilsvarende kan MTPE i forbindelse med lægemiddelovervågning, hvor hurtig rapportering af uønskede hændelser er afgørende, sikre rettidig og præcis kommunikation med reguleringsorganerne.

Vi kan nu gå flere skridt videre for at reducere omfanget af menneskelig involvering ved omhyggeligt testet automatiseret postredigering (APE) og automatiseret kvalitetsestimering (AQE), alt imens vi finder balancen mellem risikostyring og effektivitet.

Fordele ved brug af AI inden for biovidenskaben

Selvom potentialet for AI i biovidenskabsindustrien er bredt anerkendt, er der forskellige perspektiver på teknologien. Vores rundspørge afdækkede en række meninger blandt branchefolk:

• Optimisterne (52 %): Denne gruppe ser kunstig intelligens som en transformativ teknologi, der er i stand til at øge effektiviteten og innovationen, strømline processer, accelerere forskningen og i sidste ende forbedre effekten for patienterne.
• Pragmatikerne (35 %): For denne gruppe er AI et værdifuldt værktøj, der kan forenkle opgaver og forbedre produktiviteten, når den anvendes korrekt.
• De forsigtige (13 %): Den mindste gruppe her udtrykte bekymring over kompleksiteten og udfordringerne forbundet med AI, især med hensyn til overholdelse af lovgivningen.

Disse forskellige perspektiver viser tydeligt de mange facetter, der indgår i overvejelserne omkring AI inden for biovidenskab. Teknologien rummer et enormt potentiale, men der er også udfordringer, der kræver omhyggelig navigation for at sikre god implementering og meningsfulde fordele.

Selvom de individuelle perspektiver er meget forskellige, udtrykte respondenterne begejstring over de fremtidige muligheder i AI i biovidenskabsindustrien. De opregnede en række potentielle fordele, herunder:

• Behandling af medicinsk billedmateriale: AI kan analysere medicinsk billedmateriale hurtigt og præcist, revolutionere diagnosticering og muliggøre tidligere registrering af sygdomme og give mere præcise fortolkninger, især inden for områder som radiologi, patologi og onkologi.
• Individuel diagnosticering og personligt tilpassede behandlinger: AI har potentialet til at tilpasse sundhedsplejen personligt ved at skræddersy behandlinger til den enkelte patient baseret på vedkommendes unikke genetiske, sygdoms- og livsstilsdata, hvilket i sidste ende forbedrer behandlingens effektivitet og resultaterne for patienten.
• Påvisning af kræft og prædiktiv analyse: AI kan analysere enorme datasæt og identificere mønstre, der fører til betydelige fremskridt inden for tidlig påvisning af kræft, risikoforudsigelse og udvikling af målrettede behandlinger.
• Analyse af praktisk-empiriske data: AI kan behandle og analysere praktisk-empirisk dokumentation, forbedre den kliniske beslutningstagning, forstå patientpopulationer og identificere tendenser, der fremmer innovation.
• Patientkommunikation og -inddragelse: AI-baserede værktøjer kan forbedre kommunikationen mellem biovidenskabsvirksomheder og patienter og forbedre uddannelse, støtte og overordnet kommunikation gennem hele plejeforløbet.

Disse potentielle anvendelser fremhæver de forskellige måder, hvorpå AI kan transformere biovidenskabsindustrien. Der er en stærk følelse af optimisme og tro på fremtiden for AI på dette område, og efterhånden som AI fortsætter sin udvikling, kan vi forvente endnu flere innovative anvendelser, som vil revolutionere sundhedsvæsenet og forbedre resultaterne for patienterne.