كما أبرزت في مداخلتك الأخيرة مقابلة TradeTalks، الذكاء الاصطناعي هو المتوقع لتوليد ما بين 350 مليار دولار إلى 410 مليارات دولار سنويا لقطاع الأدوية بحلول عام 2025، مدفوعا بالابتكارات في مجال تطوير الأدوية. كيف يدعم الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوية ومجالات الصيدلة الأخرى؟
- اكتشاف وتصميم الأدوية: يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع تحديد الأهداف الجديدة وتصميم جزيئات جديدة، والتنبؤ بهياكل البروتين وتشابه الأدوية بدقة عالية.
- ما قبل السريرية وإعادة الاستخدام: يتيح التعلم الآلي الفحص الافتراضي، وعلم السموم التنبؤي، واكتشاف استخدامات جديدة للأدوية الموجودة، مما يقلل من وقت المختبر وتكاليفه.
- التطور السريري: يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين تصميم التجارب وتقسيم المرضى إلى طبقات والمراقبة عبر المؤشرات الحيوية الرقمية، مما يعزز معدلات النجاح.
- تكامل البيانات والمراقبة: يعمل تكامل Multi-omics والرسوم البيانية المعرفية وأدوات التيقظ الدوائي على تحسين الرؤى والامتثال ومراقبة السلامة.
- تأثير: جداول زمنية أقصر، وتكاليف أقل، ونجاح أعلى في البحث والتطوير، وإمكانية العلاج الشخصي.
لقد ذكرت على وجه التحديد الابتكارات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي – هل يمكنك توضيح كيفية استفادة صناعة الأدوية من الذكاء الاصطناعي العام؟
في الاكتشاف، يصمم Gen AI جزيئات جديدة، ويتنبأ بهياكل البروتين، ويسرع التحقق من صحة الهدف. وفي التطوير السريري، يعمل على تبسيط بروتوكولات التجارب، وتجنيد المرضى، وإنشاء أذرع تحكم اصطناعية. بالنسبة للخدمات الطبية والتنظيمية، تقوم GenAI بصياغة تقارير السلامة والمعلومات الطبية والطلبات المتوافقة. وفي إطار العمليات التجارية، تستخدمه فرق مشاركة HCP لإنشاء محتوى مخصص ومعتمد من MLR عبر القنوات الرقمية، مما يعزز الوصول والمصداقية.
بناءً على عملك في ValueDo، كيف ترى تأثير الذكاء الاصطناعي على قطاع الأدوية بعد عام 2025؟
لقد تم بالفعل اعتماد الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل جيد في البحث والتطوير الدوائي (36%). ومع ذلك، فإن معدلات التبني والتوسع أقل بكثير في العمليات التجارية الدوائية. ترجع هذه الفجوة إلى تحديات متعددة: العناصر الثقافية، مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء القديمة والاعتماد على الممثلين البشريين، فضلاً عن قضايا الامتثال والمصداقية، حيث إن صناعة الأدوية هي صناعة شديدة التنظيم حيث لا يمكن لمغلفات الذكاء الاصطناعي أو وكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بحرية كما هو الحال في القطاعات الأخرى، وأخيراً، حواجز التوسع والتكامل التي تخاطر بإنشاء صوامع. تعد منصة Jawaab (jawaab.ai) المتوافقة مع البشر والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي Pharma-HCP، خطوة في مواجهة هذه التحديات.
لقد لاحظت أيضًا أن شركات الأدوية التجارية كانت بطيئة في اعتماد الذكاء الاصطناعي بسبب عدم الامتثال. من وجهة نظرك، ما هو الامتثال واللوائح التي يجب وضعها للمساعدة في تعزيز التبني؟
هذا هو جوهر اعتماد الذكاء الاصطناعي في الفضاء التجاري للأدوية. فيما يلي بعض الركائز الأساسية للامتثال والتنظيم التي يجب توفرها:
- مراجعة MLR (الطبية والقانونية والتنظيمية): عدم التسامح مطلقًا مع هلوسة الذكاء الاصطناعي، لذلك يجب أن تتوافق مخرجات الذكاء الاصطناعي مع اللوائح الترويجية ومحتوى الملصق المعتمد ومعايير التوازن العادل التي وضعتها فرق فارما متعددة الوظائف لتلبية لوائح إدارة الغذاء والدواء الأمريكية واللوائح التنظيمية التوجيهية.
- سلامة المرضى والتيقظ الدوائي: يجب أن تقوم الأنظمة بالتقاط وتصعيد وتوثيق الأحداث السلبية أو شكاوى المنتج التي تم الإبلاغ عنها في تفاعلات الذكاء الاصطناعي.
- خصوصية البيانات وأمنها: تتطلب قوانين HIPAA واللائحة العامة لحماية البيانات وقوانين البيانات المحلية رقابة صارمة على HCP ومعلومات المريض، مع سجلات جاهزة للتدقيق.
- التدقيق والحوكمة: تتوقع الهيئات التنظيمية والامتثال الداخلي إجراء عمليات تدقيق آلية في الوقت الفعلي (SOC2)، وإشراف بشري واضح، وتوثيق مخرجات الذكاء الاصطناعي، وإمكانية تتبع عملية صنع القرار.
ما الذي يمكن لشركات الأدوية فعله للاستعداد للموجة التالية من ابتكارات الذكاء الاصطناعي؟
فيما يلي بعض مجالات الفرص، خاصة في مجال تجارة الأدوية، التي ستشهد بعض التحولات المثيرة للاهتمام والتجارب المبتكرة:
- المشاركة الشخصية: محادثات الذكاء الاصطناعي مصممة ومتوافقة لمقدمي الرعاية الصحية والمرضى.
- مقياس متعدد القنوات: رسائل متسقة عبر المندوبين وMSLs والرقمية.
- الإنتاجية الميدانية: التدريب الديناميكي، وموجزات المكالمات، والمتابعة الفورية.
- موافقات أسرع: يعمل المحتوى الجاهز للمسودة على تسريع مراجعة وتنفيذ MLR.
رؤى قابلة للتنفيذ: تعمل التحليلات على تحقيق أفضل الإجراءات والنتائج الأقوى.
