AI inom biovetenskap: Trender, tillämpningar och etiska överväganden

Djupdykning: Anpassning och effekter av AI inom biovetenskap

Artificiell intelligens skapar vågor inom flera branscher, och biovetenskapssektorn är inget undantag. En ny undersökning av Pistoia Alliance visar att de flesta experter inom biovetenskap inser potentialen hos AI.

Vår egen undersökning återspeglar denna åsikt, men understryker också att ett brett införande av AI inom biovetenskap fortfarande är i sitt inledande skede. 78 % av respondenterna angav att de fortfarande utforskar AI eller bara nyligen har börjat implementera det inom sina företag. Företagen fokuserar på specifika områden där AI kan leverera omedelbart värde, till exempel marknadsföring och kommunikation (39 %) och diagnostik (22 %).

Inom dessa specifika områden ger AI-implementering konkurrensfördelar:

• Marknadsföring och kommunikation: AI ökar effektiviteten genom att ta fram material som följer de regulatoriska riktlinjerna och förbättrar anpassningen och målinriktningen. Detta hjälper företagen att nå en bredare och mer skräddarsydd målgrupp.
• Diagnostik: Genom att analysera komplexa data förbättrar AI noggrannheten i diagnostiken och underlättar tidigare upptäckt av sjukdomar, till exempel cancer och hjärtsjukdomar. Anpassad medicin och automatiserade diagnostiksystem förbättrar tillhandahållandet av hälso- och sjukvårdstjänster.
• Supply Chain Management: AI analyserar historiska trender och marknadstrender för att förutse toppar i efterfrågan, lokalisera flaskhalsar och utarbeta produktionsplaner i realtid. Det optimerar lagernivåer och hanterar störningar proaktivt, vilket gör att verksamheten går smidigare.
• Kliniska prövningar: AI omvandlar de kliniska prövningarna, från att utforma studier till att ta fram protokoll för patientrekrytering och dataanalyser. Allt eftersom prövningarna blir större och mer komplicerade, skyndar AI på processerna så att läkemedel kan komma ut på marknaden snabbare.
• Farmakovigilans: AI stärker farmakovigilansen genom att upptäcka säkerhetsproblem tidigt, skynda på biverkningsrapporteringen och stötta välunderbyggt beslutsfattande för tillsynsmyndigheter och läkemedelsbolag.

När respondenterna fick frågor om fördelarna med AI, lyfte de fram följande viktiga affärsfördelar:

• Ökad effektivitet (78 %): Genom att automatisera rutinuppgifter och anpassa arbetsflöden, kan AI i hög grad förbättra den operativa effektiviteten och ge snabbare tid till marknaden för nya läkemedel och behandlingar.
• Kostnadsminskningar (74 %): AI kan bidra till att minska kostnaderna genom att optimera resurstilldelningen, förbättra Supply Chain Management och göra kliniska prövningar smidigare.
• Konkurrensfördelar (74 %): Tidigt införande av AI kan ge organisationer inom biovetenskap betydande konkurrensfördelar. Genom att utnyttja tekniken för att vara innovativa och optimera verksamheten, kan företagen skaffa marknadsandelar och stärka sin position i branschen.

Detta fokus på affärsfördelar tyder på att även om branschexperter kan se potentialen hos AI för att hantera specifika utmaningar inom biovetenskap, förväntar de sig främst bredare fördelar som ökad effektivitet och kostnadsbesparingar. Det är dessutom värt att notera att respondenterna även ser ett värde i förmågan hos AI att förbättra innovationen (57 %) och patientresultaten (61 %), vilket visar på ett ökat medvetande om möjligheten att omvandla patientomvårdnaden och driva på medicinska framsteg.

 ”McKinsey Global Institute (MGI) har beräknat att generativ AI kan generera 60 till 110 miljarder USD om året i ekonomiskt värde åt läkemedelsbranschen och medicintekniska produkter. Detta beror till stor del på att AI kan öka produktiviteten genom att skynda på processen för att identifiera ämnen för eventuella nya läkemedel, snabba på utveckling och godkännanden samt förbättra hur produkterna marknadsförs.”

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

Trots fördelarna är det utbredda införande av AI inom biovetenskap fortfarande i de inledande skedena, vilket förklarar varför den uppfattade inverkan AI kan ha på företaget fortfarande är relativt måttlig. Vår undersökning visade att endast 9 % av respondenterna bedömde AI:s inverkan på verksamheten som 5, den högsta nivån. Även om företag inser fördelarna och potentialen hos AI inom biovetenskap, innebär detta långsamma införande att AI:s transformerande inverkan ännu inte har förverkligats fullt ut.

Utmaningar och etiska överväganden för AI

Att införa en omvälvande teknik som AI innebär utmaningar. Många respondenter (61 %) är osäkra på hur de ska navigera den komplicerade lagstiftningen. När det gäller regulatoriska utmaningar finns det två huvudsakliga aspekter att tänka på:

• AI-specifika lagar, till exempel EU:s AI-förordningar, inför strikta krav på AI-system med hög risk som påverkar medicinska enheter klass IIa och uppåt.
• Efterlevnad av patientsäkerhet och etiska principer.

Båda dessa innebär utmaningar som kräver att företag håller sig på framkant avseende de föränderliga regleringarna, vilket kan vara tidskrävande, implementerar ett omfattande efterlevnadsprogram och utför regelbundna revisioner. Den här processen kräver tid och ansträngning, men är avgörande för en lyckad AI-integrering.

Andra stora utmaningar som identifierats är dataintegritet och säkerhetsproblem, integrering med befintliga system och personalutbildning.

• Dataintegritet och säkerhet är särskilt kritiska inom biovetenskap, där känslig patientinformation och egna forskningsdata måste skyddas från intrång och felaktig användning.
• Integrering av AI i befintliga system är en komplicerad uppgift. Många organisationer inom biovetenskap förlitar sig på föråldrad infrastruktur som kanske inte är kompatibel med moderna AI-lösningar. Att säkerställa tillgängliga data av hög kvalitet är också avgörande för effektiv implementering av AI.
• Personalutbildning utgör ett annat stort hinder. AI-tekniken utvecklas snabbt, och yrkespersoner skaffar ofta nya färdigheter och kunskaper för att kunna arbeta effektivt tillsammans med AI-system. Detta kräver stora investeringar i utveckling och omutbildning av anställda. Detta kan vara tidskrävande och dyrt, särskilt inom ett fält där precision och expertkunskaper är avgörande.

När det gäller etiska överväganden återspeglade undersökningen branschens åtagande för ansvarsfull innovation, där 65 % säger att de prioriterar etik i AI-strategierna (mycket viktigt och extremt viktigt). Detta återspeglar en växande medvetenhet om behovet av att anpassa AI-teknik till etiska principer, särskilt avseende dataintegritet, fördomar och AI-tillämpningarnas inverkan på samhället.

Allt eftersom AI fortsätter att utvecklas är det avgörande att hitta balansen mellan innovation och etiska överväganden. Genom att prioritera etiska principer kan organisationer inom biovetenskap bygga förtroende hos patienter, lagstiftare och allmänheten. Detta går att uppnå genom att utveckla etiska riktlinjer, investera i utbildning i etisk AI-användning samt implementera robusta system för övervakning och revision av AI-system.

Det växande surret kring AI inom språktjänster

Biovetenskapen inser allt mer hur AI kan revolutionera språktjänsterna, och våra undersökningsresultat bekräftar den här trenden. Hela 70 % av respondenterna känner till AI-tillämpningar för översättning och lokalisering, och 61 % av företagen har redan integrerat AI i språkrelaterade uppgifter som översättning, tolkning och innehållsproduktion. Detta visar att AI snabbt håller på att bli ett prioriterat verktyg för att underlätta språktjänsterna inom biovetenskapen.

AI-drivna lösningar som maskinöversättning (MT) och stora språkmodeller (LLM) erbjuder en rad fördelar. De kan skynda på innehållsskapandet och distributionen, vilket hjälper företagen att hålla strikta regulatoriska tidsfrister och säkerställer att viktig information når myndigheter och intressenter snabbt. Detta kan ändra spelplanen genom att skynda på tiden till marknaden för nya produkter behandlingar.

Men det handlar inte bara om snabbhet. AI kan också förbättra noggrannhet och effektivitet i olika språkrelaterade uppgifter:

• Transkribering av ljud- och videoinnehåll (70 %): AI-drivna verktyg kan transkribera bokningar av kliniska prövningar, intervjuer och annat ljud- och videoinnehåll, vilket frigör värdefull tid och resurser.
• Produktion och översättning av marknadsföringsinnehåll (48 %): AI kan hjälpa företag inom biovetenskap att nå en global målgrupp genom att generera marknadsföringsinnehåll av hög kvalitet på flera språk.
• Flerspråkigt patientengagemang och support (39 %): AI-drivna chattrobotar och virtuella assistenter kan ge stöd på flera språk, vilket förbättrar patientnöjdheten och hjälper patienterna att följa behandlingsplanerna.
• Översättning av rapportering av farmakovigilans (17 %): AI kan göra översättning av biverkningsrapporter smidigare, vilket möjliggör snabbare identifiering och agerande vid säkerhetssignaler.

Hitta rätt balans: Mänsklig expertis och AI

Även om AI erbjuder enorm potential, är det viktigt att komma ihåg att det medför utmaningar att endast förlita sig på AI för språktjänster. AI-modeller behöver data av hög kvalitet för att ge exakta översättningar, och de kan ha problem med nyanserna i komplext vetenskapligt språk, kulturella sammanhang och etiska överväganden.

Vår undersökning visade att 43 % av respondenterna anser att ett idealiskt scenario omfattar 26–50 % AI-delaktighet i språktjänsterna. Detta understryker vikten av mänsklig översyn och delaktighet. En hybridmetod som kombinerar styrkorna hos mänskliga språkexperter med AI-verktyg kan leda till bästa resultat.

En sådan metod är efterredigering av maskinöversättning (MTPE), som använder maskinöversättning eller AI för den inledande översättningen och sedan låter mänskliga experter granska och förfina resultatet. Detta säkerställer både snabbhet och noggrannhet, vilket ger översättningar av hög kvalitet.

Som Slator-rapporten 2024 lyfte fram blir MTPE allt mer populärt inom biovetenskapsbranschen, vilket visar på värdet i att navigera tidskänsliga situationer för att säkerställa noggrann kommunikation. Under exempelvis inlämning av kliniska prövningar, där strikta regulatoriska riktlinjer kan vara utmanande, kan MTPE bidra till att skynda på översättningen av förfrågningar om information från hälsovårdsmyndigheterna. När det gäller farmakovigilans, där snabb rapportering av biverkningar är avgörande, kan MTPE säkerställa noggrann kommunikation i rätt tid med tillsynsmyndigheterna.

Vi kan nu i betydligt högre grad minska omfattningen av den mänskliga delaktigheten genom omsorgsfullt testad automatiserad efterredigering (APE) och automatiserad kvalitetsbedömning (APE), samtidigt som du balanserar riskhantering och effektivitet.

Löftet med AI inom biovetenskap

Även om potentialen hos AI inom biovetenskapsbranschen är allmänt erkänd, kan de individuella perspektiven på tekniken variera. Vår undersökning avslöjade en rad olika åsikter bland branschens yrkespersoner:

• Optimisterna (52 %): Den här gruppen ser AI som en transformativ teknik med möjlighet att öka effektivitet och innovation, göra processerna smidigare, skynda på forskningen och i slutänden förbättra patientresultaten.
• Pragmatiker (35 %): Den här gruppen ser AI som ett värdefullt verktyg som kan förenkla uppgifter och förbättra produktiviteten när den tillämpas korrekt.
• Försiktiga (13 %): Den här mindre gruppen uttrycker farhågor kring komplexitet och utmaningar i samband med AI, framför allt avseende regulatorisk efterlevnad.

Dessa olika perspektiv lyfter fram den mångfacetterade naturen hos AI inom biovetenskap. Även om den har otrolig potential, innebär den också utmaningar som kräver försiktig navigering för att säkerställa lyckad implementering och meningsfulla fördelar.

Oavsett individuella perspektiv uttryckte respondenterna entusiasm inför de framtida tillämpningarna för AI inom biovetenskapsbranschen. De identifierade en rad potentiella fördelar, inklusive:

• Medicinsk bildbehandling: AI kan analysera medicinska bilder snabbt och noggrant, vilket revolutionerar diagnostiken och möjliggör tidigare upptäckt av sjukdomar och mer exakta tolkningar, särskilt inom fält som radiologi, patologi och onkologi.
• Individuell diagnostik och anpassade behandlingar: AI har potential att tillhandahålla anpassad sjukvård genom att skräddarsy behandlingar till enskilda patienter baserat på deras unika genetiska data, kliniska data och livsstilsdata, vilket i slutänden gör behandlingen mer effektiv och ger bättre patientresultat.
• Cancerupptäckt och prediktiva analyser: AI kan analysera stora datauppsättningar för att identifiera mönster. Detta leder till stora framsteg inom tidig upptäckt av cancer, riskprognoser och utveckling av anpassade behandlingar.
• Analys av verkliga data: AI kan behandla och analysera data hämtade från verkligheten. Detta förbättrar det kliniska beslutsfattandet, underlättar förståelsen för patientpopulationer och gör det enklare att identifiera trender som driver innovationen.
• Patientkommunikation och engagemang: AI-drivna verktyg kan förbättra kommunikationen mellan biovetenskapsföretag och patienter, vilket ger bättre utbildning, support och övergripande kommunikation under hela vårdresan.

Dessa potentiella tillämpningar belyser de olika möjligheter som AI har för att förändra biovetenskapsbranschen. Det finns en stark känsla av optimism kring framtiden för AI inom det här fältet, och allt eftersom AI fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss ännu mer innovativa tillämpningar med kapacitet att revolutionera sjukvården och förbättra patientresultaten.