3/7/22

L’intelligenza artificiale nell'industria farmaceutica

L'intelligenza artificiale semplifica metodi e accorcia le tempistiche delle ricerche farmaceutiche.

Il mondo è ricco di informazioni e i dati disponibili per gli esseri umani oggi superano la loro capacità di elaborazione. Ci sono alcuni settori di mercato per cui i dati sono fondamentali, uno di questi è la medicina.
Molti ricercatori sanitari affermano che l'80% delle pubblicazioni scientifiche contiene ipotesi che devono essere verificate e comparate con dati reali, e indipendentemente dal fatto che si parli di nuovi farmaci, progettazione di studi clinici o monitoraggio di sicurezza dei farmaci l’intelligenza artificiale può essere un ottimo partner.

Intelligenza artificiale e scoperta dei farmaci

Il processo di scoperta di farmaci costa un'immensa quantità di tempo, impegno e risorse. Ci vogliono in media 10 o 15 anni e 1,5-2 miliardi di dollari per portare un nuovo farmaco sul mercato. E anche se un dato farmaco dovesse passare tutte le fasi necessarie è possibile che non sia un farmaco valido e che la fatica per scoprirlo non sia servita a nulla.  
Ad oggi è necessario accelerare il processo e risparmiare tempo prezioso, e per questo le aziende farmaceutiche possono affidarsi all’intelligenza artificiale.  
Per aiutare i ricercatori a identificare i dati chiave fra grosse quantità di letteratura scientifica, e per scalare i processi di scoperta dei farmaci, expert.ai propone la sua tecnologia, che è in grado di:

  1. Identificare accuratamente e connettere fra loro le informazioni biomediche (malattie, farmaci, trattamenti, sintomi, geni, proteine),
  1. Raggruppare condizioni e malattie,
  1. Individuare meccanismi d’azione e classi di farmaci.

Come funziona?

Con la letteratura scientifica come fonte primaria di dati sull'associazione del target con la malattia, expert.ai estrae quotidianamente le pubblicazioni e struttura farmaci, malattie, obiettivi o biomarcatori per creare una sintesi della conoscenza incentrata su un'area medica, permettendo approfondimenti rapidi per scoprire relazioni causali tra obiettivi e malattie, potenziali trattamenti e fattori di rischio.
La tecnologia di expert.ai porta una comprensione del linguaggio simile a quella umana nel processo di scoperta dei farmaci, permettendo ai ricercatori di accelerare la loro ricerca e l'analisi dei dati. Inoltre, supporta anche l'identificazione di potenziali nuove applicazioni per i farmaci esistenti, nel tentativo di riproporre i trattamenti in altre aree di malattia.
E il knowledge graph che si ottiene è sempre coerente e aggiornato con i cambiamenti che avvengono di frequente all'interno delle diverse aree terapeutiche.

Intelligenza artificiale e studi clinici

In ambito medico, grande importanza è data agli studi clinici, in quanto monitorandone i dati e confrontandoli con risultati precedenti i ricercatori possono migliorare sempre più la qualità dei prossimi studi.  
Creare un panorama clinico per lo sviluppo di farmaci richiede:

  1. L’acquisizione, l'estrazione e il collegamento dei dati degli studi clinici di tutto il mondo,  
  1. L’estrazione dei punti chiave dai dati semi strutturati e non strutturati
  1. L’organizzazione in maniera semplice per utilizzarli in un processo decisionale informato.

La tecnologia di expert.ai può estrarre dati da più di 700.000 studi clinici in tutto il mondo, includendo registri di studi clinici come clinicaltrials.gov, EUDRA, EUPAS, registri giapponesi, registri australiani.

Come funziona?

Expert.ai si occupa precisamente della mappatura dei dati, della deduplicazione e del collegamento tra i registri per facilitarne l'utilizzo ai ricercatori.
Incorporando tecnologie NLU e ML combinate con tassonomie standard e personalizzate, expert.ai può, inoltre, comprendere e collegare termini come "coronavirus", "COVID-19" e "SARS-CoV2" in modo che i ricercatori possano identificare i dati che hanno maggiori probabilità di aiutarli a velocizzare la progettazione e lo sviluppo dei loro studi clinici.
Uno dei criteri fondamentali per la progettazione e il successo degli studi clinici è legato al reclutamento dei pazienti. I criteri di inclusione elencano caratteristiche come: demografia, situazione clinica, durata e gravità dei sintomi. I criteri di esclusione elencano invece le caratteristiche che potrebbero interferire con lo studio o aumentare il rischio di eventi avversi. La tecnologia di expert.ai permette di convertire questi dati non strutturati in informazioni e creare attributi chiave per un profilo del paziente.  

Intelligenza artificiale ed effetti collaterali

Dopo che un farmaco viene approvato e un numero crescente di pazienti inizia ad usarlo, possono emergere effetti collaterali. Questi possono essere riportati direttamente dai medici, identificati dalle organizzazioni sanitarie oppure emergere attraverso il feedback diretto dei pazienti sui social media.
Anche in questo caso l’intelligenza artificiale, e la tecnologia di expert.ai, può monitorare e di conseguenza ridurre gli effetti collaterali, contribuendo a migliorare la cura del paziente. Inoltre, permette ai ricercatori di esaminare costantemente diverse fonti di dati, compresi i social media che rappresentano una sfida, in quanto la semantica e la sintassi che si utilizzano all’interno di queste piattaforme sono totalmente differenti rispetto al tipico linguaggio medico.

Come funziona?

Expert.ai è in grado di sfruttare la sua tecnologia NLU e l'esperienza del knowledge graph per costruire una soluzione che possa identificare gli effetti collaterali estraendo dati dai social media. Tramite le parole utilizzate dalle persone che comunicano sui social, il formato utilizzato per strutturare i post e il volume dei post pubblicati expert.ai può identificare potenziali preoccupazioni sugli effetti collaterali che non sono facilmente accessibili e consultabili dalle semplici aziende farmaceutiche.

Noi di NSI - Think Outside the Box supportiamo le aziende nell’analisi e nella revisione dei processi aziendali complessi, integrando funzionalità di intelligenza artificiale basate sulla NLU (Natural Language Understanding) e analisi semantica di expert.ai, in soluzioni software dedicate.

Grazie ai nostri project manager, analisti e sviluppatori certificati expert.ai PRO, suggeriamo, progettiamo e realizziamo le migliori soluzioni per integrare l'intelligenza artificiale ai progetti software.

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Credits expert.ai

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