Blog

Η παραδοσιακή διαδικασία ανάπτυξης ενός νέου φαρμάκου μπορεί να διαρκέσει 10 έως 15 χρόνια και να κοστίσει δισεκατομμύρια ευρώ. Η AI υπόσχεται να «κόψει δρόμο» σε κρίσιμα στάδια: από την ανακάλυψη και τον σχεδιασμό νέων μορίων, έως την επιλογή των πιο υποσχόμενων υποψηφίων για κλινικές δοκιμές. Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αναλύουν τεράστιους όγκους βιολογικών και χημικών δεδομένων, εντοπίζοντας μοτίβα που θα ήταν πρακτικά αδύνατο να ανιχνευθούν με συμβατικές μεθόδους.

Μεγάλες εταιρείες όπως η Pfizer, η Novartis και η Roche έχουν ανακοινώσει συνεργασίες με εταιρείες τεχνολογίας ή έχουν δημιουργήσει εσωτερικές πλατφόρμες AI, εστιάζοντας τόσο στην πρώιμη ανακάλυψη φαρμάκων όσο και στη βελτιστοποίηση των κλινικών δοκιμών. Στόχος είναι η ταχύτερη επιλογή ασθενών, η καλύτερη πρόβλεψη ανεπιθύμητων ενεργειών και η μείωση των αποτυχημένων φάσεων ΙΙ και ΙΙΙ, που αποτελούν το μεγαλύτερο οικονομικό ρίσκο.

Η στροφή αυτή δεν είναι μόνο τεχνολογική, αλλά βαθιά βιομηχανική. Η φαρμακοβιομηχανία μετακινείται προς ένα μοντέλο όπου τα δεδομένα, η αυτοματοποίηση και η ανάλυση σε πραγματικό χρόνο καθορίζουν τις επενδυτικές αποφάσεις. Αυτό αποτυπώνεται και στη ρητορική των διοικήσεων: σε πρόσφατα επενδυτικά συνέδρια και αναλυτικά calls, η AI παρουσιάζεται όχι ως «εργαλείο υποστήριξης», αλλά ως στρατηγικός πολλαπλασιαστής αξίας.

Παρά τις προσδοκίες, οι προκλήσεις παραμένουν. Ρυθμιστικά ζητήματα, ποιότητα δεδομένων, διαφάνεια αλγορίθμων και αποδοχή από τις ρυθμιστικές αρχές είναι παράγοντες που θα κρίνουν τον πραγματικό αντίκτυπο της AI στην υγεία. Ωστόσο, το μήνυμα από τον διεθνή φαρμακευτικό κλάδο είναι σαφές: η τεχνητή νοημοσύνη δεν θεωρείται πλέον προαιρετική καινοτομία, αλλά αναγκαία συνθήκη για την επόμενη φάση ανταγωνιστικότητας και βιωσιμότητας.

• Με πληροφορίες από το Reuters

Πηγή: healthmag.gr