37 подписчиков
Как ИИ используется в фарме
Этой теме посвящено масштабное исследование, проведенное фондом «Научно технологический парк Новосибирского Академгородка» и инфраструктурным центром Национальной технологической инициативы (НТИ) «Хелснет». Отраслевой аналитический отчет с итогами этой работы доступен по ссылке: healthnet.academpark.com/...pdf
Авторы рассматривают ситуацию как в мире, так и в России: какие технологии уже используются, сколько средств вкладывают в их развитие, какие компании и стартапы работают в этой области и как меняются правила применения ИИ в фармакологии. Отчет показывает, насколько российский рынок готов к использованию ИИ, что мешает его развитию и какие решения уже применяются на практике. В исследование вошли примеры проектов, реализованных в нашей стране в 2022–2025 годах.
Главный вопрос, на который отвечает исследование, – какие технологии сейчас находятся в центре внимания ученых и в каком направлении развивается отрасль.
Владимир Андрианов, директор по работе с партнерами АО «Р-Фарм»,
заместитель лидера рабочей группы «Хелснет» НТИ:
«Россия уже располагает передовыми R&D-разработками на базе искусственного интеллекта, при этом их переход от отдельных успешных проектов к более широкому применению сопровождается рядом задач. Среди них — дальнейшее развитие регуляторно-методической среды, повышение доступности стандартизированных и качественных данных, а также развитие кадрового потенциала, необходимого для внедрения ИИ-решений. Под регуляторно-методической средой в данном случае понимаются подробные руководства, пошаговые алгоритмы и методические рекомендации, которые понятны и признаны ключевыми участниками рынка — разработчиками, компаниями-заказчиками и регуляторами. ».
Некоторые тезисы и выводы из отчета «Исследование использования ИИ в фармакологии и Drug Discovery»:
🔹Глобальная повестка ИИ в разработке лекарств смещается от отдельных точечных моделей к платформенным подходам, которые можно масштабировать на разные задачи внутри разработки лекарств.
Центральный технологический тренд – рост количества и качества моделей-основ (foundation models), обучаемых на больших массивах химических, биологических и текстовых данных и далее дообучаемых под поиск мишеней, генерацию и оптимизацию молекул, прогнозирование свойств и рисков.
🔹По зрелости практик Россия в основном находится на уровне прикладных пилотов и отдельных продуктовых решений, где ИИ используется для ускорения ранних стадий R&D. Например, публично представленный проект по нейродегенеративным заболеваниям, где «Р-Фарм» и AIRI при поддержке Сбера заявляют использование генеративного ИИ для разработки инновационных препаратов.
🔹Ключевой барьер роста российского рынка связан с данными и их промышленной пригодностью. Второй крупный барьер относится к регуляторно-правовой среде и режимам доступа к информации. Третий барьер — кадровый и организационный.
🔹В России правовое регулирование применения ИИ в фармацевтической отрасли пока не оформлено в виде самостоятельной и детализированной системы, сопоставимой с профильными международными подходами, однако соответствующий контур постепенно складывается на пересечении государственной политики в сфере ИИ, регулирования обращения лекарственных препаратов, требований к медицинским данным и норм, действующих в смежных сегментах цифрового здравоохранения.
🔹ИИ – не серебряная пуля. Модели ошибаются, данные дрейфуют, а final validation все равно остается за экспериментальными методами in vitro и in vivo. Но скорость, с которой меняется ландшафт, не оставляет выбора: либо ты становишься частью этой технологической волны, либо пропускаешь следующий цикл инноваций.
3 минуты
8 сентября