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Les tendances de l’IA pharmaceutique sont-elles la clé d’un développement de médicaments plus rapide et moins cher ?

Dans cet article :

  • De grandes sociétés pharmaceutiques comme Amgen, Bayer et Novartis exploitent de plus en plus l'intelligence artificielle (IA) pour rationaliser les essais cliniques, réduisant ainsi les coûts et les délais de développement.
  • Les outils d'IA tels que « Atomic » d'Amgen et l'approche basée sur les données de Bayer ont considérablement amélioré le recrutement des patients et l'analyse des données, économisant potentiellement des millions de dollars et des années dans le processus de développement de médicaments.
  • Même si l’IA semble prometteuse pour révolutionner le développement de médicaments, des inquiétudes subsistent quant à la nécessité de normes rigoureuses et d’une surveillance réglementaire.

Dans un paysage pharmaceutique en évolution rapide, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus de développement de médicaments est apparue comme un tournant. Les principaux acteurs de l’industrie pharmaceutique, notamment Amgen, Bayer et Novartis, exploitent de plus en plus la puissance de l’IA pour accélérer les essais cliniques, réduire les coûts et, à terme, commercialiser plus rapidement des médicaments qui sauvent des vies. Ce changement marque un tournant important dans le secteur pharmaceutique, car les innovations basées sur l’IA promettent de révolutionner la manière dont les médicaments sont développés et testés, la rendant plus efficace et plus rentable.

Les tendances de l’IA pharmaceutique révolutionnent le recrutement de patients dans le développement de médicaments

Le processus de réalisation d’études sur l’homme, une phase critique du développement de médicaments, est depuis longtemps entravé par ses coûts et ses délais importants. Il faut souvent des années pour recruter des patients pour des essais cliniques, et les dépenses impliquées peuvent dépasser le milliard de dollars, depuis la découverte du médicament jusqu'à son lancement sur le marché. Conscientes du besoin d’innovation, les sociétés pharmaceutiques se tournent de plus en plus vers l’IA dans leur quête pour rationaliser ce processus ardu.

Amgen, une société biopharmaceutique leader, a développé un outil d'IA connu sous le nom d'« Atomic » pour accélérer le recrutement de patients pour les essais cliniques. Plutôt que de s'appuyer sur des enquêtes fastidieuses et des recommandations de médecins, Atomic analyse de grandes quantités de données internes et publiques pour dent et classer les cliniques et les médecins en fonction de leur succès historique dans le recrutement de participants aux essais. Cette approche basée sur l’IA a le potentiel de réduire de moitié le temps d’inscription pour les essais à mi-parcours, réduisant ainsi considérablement les coûts et accélérant le développement de médicaments.

De même, Bayer a utilisé avec succès l’IA pour optimiser le recrutement des patients. En reliant les résultats des essais à mi-parcours avec les données réelles de millions de patients, Bayer a pu prédire les risques à long terme, ce qui lui a permis de réduire le nombre de participants requis pour un essai à un stade avancé. Cela a non seulement permis à l'entreprise d'économiser des millions de dollars, mais a également accéléré le processus de recrutement jusqu'à neuf mois.

L'impact de l'IA sur le développement de médicaments

Alors que l’application de l’IA dans le secteur pharmaceutique gagne trac , il est crucial de reconnaître les défis et les limites associés à cette technologie transformatrice. L’un des obstacles majeurs est la disponibilité limitée des données sur la santé à des fins de recherche, avec moins de 25 % des données sur la santé étant accessibles au public à des fins de recherche, comme l’a noté Sameer Pujari, expert en IA à l’Organisation mondiale de la santé.

Malgré ces défis, l’IA recèle un immense potentiel pour transformer le développement de médicaments. Il permet aux scientifiques d’analyser les données réelles des patients rapidement et à une échelle dent précédent, accélérant ainsi considérablement le processus de recherche. Les méthodes traditionnelles qui prendraient des mois pour analyser les données de milliers de patients peuvent désormais être mises en œuvre en quelques jours, grâce à l’IA.

Considérations réglementaires et perspectives d’avenir

Alors que les sociétés pharmaceutiques continuent d’explorer le potentiel de l’IA pour réduire le besoin de groupes témoins dans les essais cliniques, les organismes de réglementation comme la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis restent vigilants. Les préoccupations tournent autour du maintien de normes rigoureuses en matière de dent de l'innocuité et de l'efficacité d'un médicament.

La FDA a reçu environ 300 demandes intégrant l’IA ou l’apprentissage automatique dans le développement de médicaments entre 2016 et 2022. Cette augmentation, avec plus de 90 % des demandes au cours des deux dernières années, souligne le rôle croissant de l’IA dans l’industrie pharmaceutique . Toutefois, les régulateurs soulignent que même si l’IA peut améliorer le processus des essais cliniques, elle ne doit pas compromettre l’intégrité des résultats des tests de médicaments.

L’intégration de l’IA dans les produits pharmaceutiques représente un changement sismique dans l’industrie, avec des acteurs majeurs tels qu’Amgen, Bayer et Novartis en tête. Ces avancées ont le potentiel de révolutionner le développement de médicaments en réduisant les coûts, en accélérant le recrutement des patients et en accélérant le délai allant de la découverte du médicament au lancement sur le marché. Alors que l’IA continue de façonner l’avenir des produits pharmaceutiques, le maintien de normes réglementaires rigoureuses reste primordial pour garantir la sécurité et l’efficacité des médicaments mis sur le marché.

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