„Big Pharma“ AI lenktynės apima vaistų atradimą, kūrimą ir klinikinius tyrimus, tačiau „AstraZeneca“ išsiskiria tuo, kad įdiegė AI klinikinių tyrimų technologiją precedento neturinčiu visuomenės sveikatos mastu.
Nors konkurentai optimizuoja vidinius MTTP vamzdynus, AstraZeneca dirbtinis intelektas jau yra įtrauktas į nacionalines sveikatos priežiūros sistemas, tikrina šimtus tūkstančių pacientų ir parodo, kas nutinka, kai dirbtinis intelektas iš farmacijos laboratorijų pereina prie tikrosios pacientų priežiūros.
Klinikinis patvirtinimas palaiko šį požiūrį. „AstraZeneca“ tyrimas CREATE, pristatytas 2025 m. kovo mėn. Europos plaučių vėžio kongrese, parodė 54,1 % teigiamą AI krūtinės ląstos rentgeno įrankio prognozę, o tai gerokai viršija iš anksto nustatytą 20 % sėkmės ribą.
Už šiuos skaičius: nuo 2022 m. Tailande patikrinta daugiau nei 660 000 žmonių, 8 % atvejų AI aptiko įtariamus plaučių pažeidimus. Dar kritiškiau tai, kad Tailando nacionalinis sveikatos apsaugos biuras šią technologiją dabar naudoja 887 ligoninėse, kurių trejų metų biudžetas viršija 415 mln. batų.
Tai ne tik bandomoji programa ar koncepcijos įrodymas. Tai AI klinikinių tyrimų technologija, įdiegta nacionalinės sveikatos priežiūros sistemos mastu.
Strateginis AI klinikinių tyrimų metodų skirtumas
Kontrastas su konkurentais atskleidžia. Pfizer ML tyrimų centras sutrumpino vaistų atradimo terminus iki maždaug 30 dienų, kad būtų galima identifikuoti molekules. Bendrovė naudojo dirbtinį intelektą, kad sukurtų „Paxlovid“ per rekordiškai trumpą laiką, o mašininis mokymasis pacientų duomenis analizuodavo 50 % greičiau nei tradiciniai metodai. „Pfizer“ dabar naudoja dirbtinį intelektą daugiau nei pusėje savo klinikinių tyrimų.
„Novartis“ bendradarbiauja su Nobelio premijos laureatu Demiso Hassabiso „Isomorphic Labs“ ir „Microsoft“ siekdamas „AI skatinamų vaistų atradimo“. Jo intelektualiųjų sprendimų sistema naudoja skaičiavimo dvynius, kad imituotų klinikinių tyrimų procesus, o AI identifikuotose vietose pacientai įdarbinami greičiau nei taikant tradicinius atrankos metodus.
„Roche“ strategija „laboratorija kilpoje“ kartoja dirbtinio intelekto modelius su laboratoriniais eksperimentais. Įsigijusi Foundation Medicine ir Flatiron Health, Roche sukūrė didžiausią pramonėje klinikinių genominių duomenų bazę – daugiau nei 800 000 genomo profilių iš daugiau nei 150 navikų potipių – siekdama 50 % padidinti saugumo valdymo efektyvumą iki 2026 m.
AstraZeneca klinikinių operacijų pranašumas
Tai, kas išskiria „AstraZeneca“ AI klinikiniuose tyrimuose, yra ne tik ambicijos – tai plataus masto vykdymas. Bendrovė vykdo daugiau nei 240 pasaulinių tyrimų ir plėtros tyrimų ir sistemingai įdiegė generatyvųjį AI visose klinikinėse operacijose.
Tai „išmanusis protokolo įrankis“, sukurtas kartu su medicinos rašytojais, kuris kai kuriais atvejais sutrumpino dokumentų kūrimo laiką 85 %. Bendrovė naudoja dirbtinį intelektą 3D vietos aptikimui kompiuterinėje tomografijoje, sumažindama laiką, kurį radiologai skiria rankiniam anotavimui.
Dar svarbiau, kad „AstraZeneca“ yra novatoriška virtualių kontrolinių grupių PG klinikiniams tyrimams, naudojant elektroninius sveikatos įrašus ir ankstesnių tyrimų duomenis, imituojančias placebo rankas, o tai gali sumažinti pacientų, kuriems taikomas neaktyvus gydymas, skaičių. Tai yra esminis paties klinikinio tyrimo plano permąstymas.
Plaučių vėžio patikros programa yra šio strateginio dėmesio pavyzdys. Naudodama Qure.ai qXR-LNMS įrankį, AstraZeneca ne tik atlieka bandymus, bet ir keičia visuomenės sveikatos infrastruktūrą. 2025 m. gruodžio mėn. plėtra apima naują pramonės darbuotojų patikros programą, skirtą 5 000 darbuotojų keturiose Tailando provincijose, o dabar ji apima ne tik plaučių vėžį, bet ir širdies nepakankamumo aptikimą.
Laiko juostos pagreičio lenktynės
Pramonės metrika rodo, kodėl AI klinikiniai tyrimai yra svarbūs: tradicinių vaistų kūrimas trunka 10–15 metų, o nesėkmių procentas yra 90%. AI atrasti vaistai pasiekia 80–90 % I fazės sėkmės rodiklius – dvigubai daugiau nei tradiciniai 40–65 %. Šiuo metu kuriama daugiau nei 3 000 dirbtinio intelekto vaistų, o iki 2030 m. tikimasi gauti daugiau nei 200 patvirtinimų su dirbtiniu intelektu.
Pfizer pereina nuo molekulių identifikavimo prie klinikinių tyrimų šešių savaičių ciklais. „Novartis“ analizuoja 460 000 klinikinių tyrimų per minutes ir mėnesius. Tačiau „AstraZeneca“ modelis daro tiesioginį poveikį pacientui – šiandien aptinkamas vėžys nepakankamai aptarnaujamose populiacijose, dažnai prieš pasireiškiant simptomams.
410 milijardų JAV dolerių klausimas
Pasaulio ekonomikos forumas projektuoja, kad dirbtinis intelektas iki 2030 m. kasmet galėtų uždirbti 350–410 milijardų JAV dolerių farmacijai. Kyla klausimas, kuris metodas suteikia daugiau naudos: greitesnis vaistų atradimas ar efektyvesnės klinikinės operacijos?
„Pfizer“ statymas dėl kompiuterinio vaistų dizaino ir „Novartis“ dirbtinio intelekto pagrįstos bandomosios vietos parinkimas gali duoti proveržio molekules. „Roche“ integruotas farmakologinės diagnostikos modelis sukuria patentuotą duomenų griovį.
Tačiau „AstraZeneca“ strategija įtraukti klinikinius dirbtinio intelekto tyrimus operacijose – nuo protokolo sudarymo iki pacientų įdarbinimo iki teisinių dokumentų pateikimo – akivaizdžiai sumažina pateikimo į rinką laiką, kartu kaupiant realius įrodymus.
Įmonės požiūris į partnerystę yra toks pat savitas. Kol kiti įsigyja dirbtinio intelekto įmones arba stato vidinius centrus, AstraZeneca bendradarbiauja su technologijų partneriais, tokiais kaip Qure.ai ir Perceptra, reguliavimo institucijomis ir nacionalinėmis sveikatos sistemomis, kad galėtų atlikti AI klinikinius tyrimus ten, kur yra infrastruktūros spragų.
Kadangi „AstraZeneca“ siekia 2030 m. užsibrėžto tikslo pristatyti 20 naujų vaistų ir gauti 80 milijardų JAV dolerių pajamų, jos klinikinių dirbtinio intelekto tyrimų pranašumas yra ne tik greitis – tai AI vertės įrodymas labiausiai reguliuojamame, rizikos vengiame farmacijos kūrimo etape. Kol konkurentai lenktyniauja, kad atrastų kitą proveržio molekulę, AstraZeneca pertvarko, kaip atliekami patys klinikiniai tyrimai.
Laimėtojas gali būti nustatytas ne pagal tai, kas sukuria sudėtingiausią algoritmą, o pagal tai, kas diegia dirbtinio intelekto klinikinių tyrimų technologiją, kuri akivaizdžiai pagerina pacientų rezultatus – mastu, prižiūrint teisės aktams ir realiose sveikatos priežiūros sistemose.
Ir šiose lenktynėse šiuo metu pirmauja „AstraZeneca“.
(AstraZeneca nuotrauka)
Taip pat žiūrėkite: Google AMIE: AI gydytojas mokosi „matyti“ medicininius vaizdus
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
