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Actualité pharmacieutique

Pour être un acteur de l'industrie pharmaceutique numérique, vous avez besoin de données – des données réutilisables

Publié le 21 juillet 2020 par Ani Marrs dans R&D Pharma

Un nouvel article publié dans Découverte de médicaments aujourd'hui constate que l'industrie pharmaceutique est dans une phase de «maturité précoce» d'utilisation de l'intelligence artificielle dans la R&D, ce qui signifie que les principaux acteurs de l'industrie sont intéressés et poursuivent l'IA, mais pas aussi activement qu'on pourrait s'y attendre. Par exemple, ils notent que sur les 20 principales sociétés pharmaceutiques qu'ils ont examinées, seules deux (Novartis et Johnson & Johnson) ont commercialisé l'IA via des produits et services jusqu'à présent.

Le coût
de bonnes données

Un défi de taille pour
utiliser efficacement l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond dans le secteur pharmaceutique est
avoir accès à des ensembles de données suffisamment grands, propres et connectés, qui
Parfois, seules les entreprises les plus grandes et les mieux dotées en ressources peuvent facilement se permettre (et
même si l'argent n'est pas un problème, des problèmes de confidentialité et juridiques peuvent l'être). Un autre
le défi concerne l'accès et la réutilisation des données, le manque de normes et un formatage approprié, qui en font
plus difficile à utiliser et à réutiliser efficacement les données pour l'IA.

Tandis que le Découverte de médicaments aujourd'hui Le papier note que les entreprises de technologie ont progressé beaucoup plus loin dans leur utilisation de l'IA que les acteurs pharmaceutiques, elles ne sont pas nécessairement confrontées aux mêmes obstacles. Comme l'expliquait une récente évaluation sur l'intelligence artificielle dans les soins de santé, publiée par le US Government Accountability Office (GAO): «Selon un représentant de l'industrie, la collecte de données dès la première phase de découverte de médicaments peut être d'un coût prohibitif. Ce représentant a déclaré que certaines données relatives à la santé peuvent coûter des dizaines de milliers de dollars, contre seulement quelques centimes pour d'autres données relatives aux consommateurs que de nombreuses entreprises technologiques utilisent.

Travailler ensemble
vers l'adoption de l'IA

Quoi
les sociétés pharmaceutiques découvrent que le nombre fait la force
lorsqu'il s'agit de surmonter les défis liés aux données. Former des partenariats et
lancer des projets collaboratifs pour s'attaquer à certains des
difficultés, ainsi que le développement de consortiums pour promouvoir le partage de données et le
création de normes de données, font partie des moyens par lesquels les organisations
l'industrie peut s'unir dans le but commun de rendre les données prêtes pour l'IA.

Les entreprises peuvent également se tourner vers Elsevier pour obtenir de l'aide sur certains de leurs problèmes de données. Des plates-formes comme Entellect permettent la réutilisation des données et fournissent des ensembles de données liés pour l'utilisation de l'IA dans un certain nombre d'applications de découverte (par exemple, la réutilisation de médicaments). En outre, le groupe de services professionnels d'Elsevier est en mesure de travailler avec des organisations sur des livrables personnalisés dans des domaines thérapeutiques spécifiques basés sur des ensembles de données propres.

Si l'application de l'IA à la R&D pharmaceutique n'est peut-être pas facile, les auteurs du Découverte de médicaments aujourd'hui l’article conclut qu ’« il vaut la peine d’investir pour devenir un «acteur pharmaceutique numérique». » Et la création de partenariats, le partage d'informations et la recherche d'expertise sont toutes des étapes essentielles sur la voie d'une adoption généralisée de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'industrie pharmaceutique.

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