Большая фармацевтика делает ставку на искусственный интеллект для ускорения клинических испытаний

<p>Исследования на людях являются наиболее дорогостоящей и трудоемкой частью разработки лекарственных препаратов, поскольку набор пациентов и испытания новых лекарств могут занимать годы, а стоимость процесса от открытия препарата до его завершения может превышать миллиард долларов. </p><p>Фармацевтические компании уже не первый год экспериментируют с искусственным интеллектом, надеясь, что машины смогут открыть следующее лекарство-блокбастер. Несколько препаратов, отобранных искусственным интеллектом, уже находятся в разработке, но для того, чтобы эти ставки оправдались, потребуются годы. </p><p>Однако интервью, проведенные агентством Reuters с более чем десятком руководителей фармацевтических компаний, регуляторов рынка лекарств, экспертов в области здравоохранения и компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, показывают, что эта технология играет значительную и растущую роль в испытаниях лекарств на людях. </p><p>Такие компании, как Amgen (AMGN.O), Bayer (BAYGn.DE) и Novartis (NOVN.S), обучают искусственный интеллект сканированию миллиардов записей о состоянии здоровья населения, данных о рецептах, заявлениях на медицинское страхование и своих внутренних данных для поиска пациентов, проходящих испытания, что в некоторых случаях вдвое сокращает время, необходимое для их регистрации. </p><p>«Я не думаю, что это пока повсеместное явление», - сказал Джеффри Морган, управляющий директор компании Deloitte, которая консультирует индустрию медико-биологических наук. «Но я думаю, что мы уже прошли стадию экспериментов». </p><p>Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств США (FDA) сообщило, что в период с 2016 по 2022 год оно получило около 300 заявок на использование искусственного интеллекта или машинного обучения при разработке лекарственных препаратов. Более 90% этих заявок поступило за последние два года, и большинство из них касались использования ИИ на определенном этапе клинической разработки.</p>