Η Βιομηχανία Φαρμάκων δεν θα μπορούσε να αποτελεί εξαίρεση, με την Τεχνητή Νοημοσύνη να προσφέρει διαρκώς νέα εργαλεία και λύσεις, που μπορούν να ενισχύσουν την αποδοτικότητα, την ποιότητα και την καινοτομία σε όλο το φάσμα των δραστηριοτήτων της.
Δεν είναι τυχαίο, άλλωστε, ότι ο Αμερικανικός Οργανισμός Φαρμάκων και Τροφίμων (FDA) σε ανακοίνωσή του τον Μάιο του 2023, αναγνώρισε την τεράστια επίδραση της Τεχνητής Νοημοσύνης από την ανάπτυξη των φαρμάκων, μέχρι την προηγμένη φαρμακευτική παραγωγή και την παρακολούθηση της ασφάλειας των φαρμάκων.
Αντίστοιχα και ο Ευρωπαϊκός Οργανισμός Φαρμάκων (EMA) σε paper, που δημοσίευσε τον Ιούλιο του 2023, αναφέρει, μεταξύ άλλων, ότι τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης (ML) έχουν τη δυνατότητα να υποστηρίξουν αποτελεσματικά την απόκτηση, τον μετασχηματισμό, την ανάλυση και την ερμηνεία των δεδομένων σε όλο τον κύκλο ζωής των φαρμακευτικών προϊόντων.
Τεχνητή Νοημοσύνη: Συστατικό επιτυχίας
Έτσι η πορεία υιοθέτησης της Τεχνητής Νοημοσύνης αποτελεί ένα κρίσιμο συστατικό για την επιτυχία. Ωστόσο αυτή η πορεία δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Με γνώμονα το κοινό καλό και τη βελτίωση της ποιότητας ζωής των ανθρώπων, απαιτούνται σταθερά και προσεκτικά σχεδιασμένες κινήσεις, ανθρώπινη εποπτεία και επίβλεψη, διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων, καθώς και ένας διαρκής και ανοιχτός διάλογος με την κοινωνία.
Στη DEMO, η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης εντάσσεται στον ευρύτερο επιχειρησιακό σχεδιασμό μας για τη διαρκή αναβάθμιση, εξέλιξη και εκσυγχρονισμό των λειτουργιών και των διαδικασιών. Με σταθερά βήματα ενσωματώνουμε τις βέλτιστες πρακτικές, με βάση το ισχύον ρυθμιστικό πλαίσιο και τις ορθές πρακτικές παραγωγής και ποιότητας.
Εκπαιδευόμαστε και εξελισσόμαστε διαρκώς, ακολουθώντας μια προσεκτικά σχεδιασμένη προσέγγιση, που περιλαμβάνει, μεταξύ άλλων, εξοικείωση με τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης, εντοπισμό των περιοχών βελτίωσης, αξιολόγηση του οφέλους, υλοποίηση projects μικρής κλίμακας, αξιολόγηση αποτελεσμάτων, σχεδιασμό και επέκταση.
Τεράστιο εύρος δυνατοτήτων
Το εύρος των δυνατοτήτων, που υπόσχεται να μας προσφέρει η Τεχνητή Νοημοσύνη, είναι μεγάλο.
Πιο συγκεκριμένα, αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να βελτιώνουν σημαντικά την παρακολούθηση και τον έλεγχο των παραμέτρων των παραγωγικών διαδικασιών. Ταυτόχρονα δίνουν τη δυνατότητα για έγκαιρο εντοπισμό και πρόβλεψη των αποκλίσεων, προσφέροντας ένα, ακόμη, εργαλείο, για τη διασφάλιση της ποιότητας του φαρμάκου που παράγεται.
Παράλληλα η ενσωμάτωση προηγμένων συστημάτων προβλέψεων και διαχείρισης αποθεμάτων συμβάλλει στην έγκαιρη παράδοση φαρμάκων στα νοσοκομεία. Και, φυσικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιηθεί για τον εκσυγχρονισμό του εκπαιδευτικού υλικού και των αντίστοιχων διαδικασιών πιστοποίησης, καθώς και τη διευκόλυνση μεταφοράς της γνώσης εντός του οργανισμού.
Στόχος μας στη DEMO είναι να μετατρέψουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη, από μια υποσχόμενη τεχνολογία σε μια ισχυρή «δραστική ουσία», που θα μας βοηθήσει στην υλοποίηση του οράματός μας για έναν κόσμο με πρόσβαση σε όλα τα φάρμακα, με υψηλή ποιότητα ανεξαρτήτως περιοχής και οικονομικών δυνατοτήτων, καθώς το δικαίωμα στην Υγεία δεν έχει σύνορα.
* Δημήτρης Μαγκούτας, Director of Corporate Governance στη DEMO ABEE
Πηγή: healthstories.gr
