Kunstig intelligens (AI) har været brugt i nogen tid på apoteket, men det har udviklet sig markant i de senere år. Så meget, at apotekerne bedre kan forudsige lægemidlers effektivitet, identificere potentielle bivirkninger, fremskynde time-to-market for nye lægemidler og endda designe nye lægemidler. AI har potentiale til at forbedre patienternes resultater og skabe mere velinformerede farmaceuter.
Øget effektivitet i farmaceutiske operationer, afsløring af svindel
AI kan være et stærkt værktøj til at spare tid, reducere stress og undgå udbrændthed hos farmaceuter. Vi har allerede set en stigning i robotassisteret ekspedition og apotekskiosker til kontaktløs udlevering, men teknologien bliver mere og mere avanceret, så den nu kan forudsige fodtrafikken i butikken, spidsbelastningsperioder, og om patienterne vil hente deres recepter til tiden. Udbredelsen af robotdrevet ekspedition tager fart, da det hjælper med at lette grundlæggende lager- og aftapningsopgaver, synkronisere lageret bedre med afhentninger, minimere lagerspild og de kedelige opgaver med at fylde uafhentet medicin på lageret, som bidrager til udbrændthed.
I betragtning af det løfte, som værktøjer til kunstig intelligens giver denne gren af medicinalindustrien, vil vi sandsynligvis se flere partnerskaber mellem softwarevirksomheder, der har stærke AI-kompetencer, og organisationer i sundhedssektoren, der specialiserer sig i klinisk administration, dokumentation af kliniske forsøg og hospitalsdokumentation.
AI er også en stor fordel, når det gælder om at opdage svindel. AI kan analysere salgs- og receptdata for at spore tilfælde af svindel. Hvis et apotek bestiller fra en leverandør, kan AI spore og identificere potentielt svigagtig aktivitet ved at se på salgs- og indkøbsdata - og afgøre, om det er relateret til en farmaceut eller et apotek.
AI-forbedringer for patientsikkerhed og resultater
Kunstig intelligens er nyttig til at identificere vigtige tendenser for patienter og skræddersy den til deres specifikke behov. Det kan give personlige anbefalinger til medicin, der kan være nødvendig for at supplere deres nuværende recepter - som f.eks. tilfælde, hvor medicinbivirkninger skal modvirkes. Omfattende databaser kan analyseres for at identificere sikkerhedssignaler og lægemiddelbivirkninger, som måske ikke er blevet opdaget under kliniske forsøg. Sofistikerede algoritmer kan gennemgå patienter i forhold til forsøgsprotokoller og identificere kvalificerede kandidater til kliniske forsøg - og dermed tilbyde hurtigere, mere informerede og sikrere medicinvalg.
AI kan også hjælpe med hurtigt at identificere, hvilke patienter der har brug for en konsultation før udlevering. Software som Drug Utilization Review (DUR) markerer, om en ordineret medicin kan være farlig for patienterne, når den kombineres med en af deres eksisterende lægemidler. Det giver apotekerne mulighed for at holde sig opdateret om potentielle risici ved specifik medicin, så de kan give informeret rådgivning og overvågning til patienterne. Denne teknologi forbedrer den generelle patientsikkerhed og resultaterne.
AI-drevne chatbots har også øget patienternes adgang til information om deres medicin. Chatbots er et vigtigt redskab for patienterne til hurtigt at få svar på almindelige spørgsmål om deres medicin uden at skulle planlægge en personlig konsultation. Robotsamarbejde frigør også farmaceuter til at praktisere de kliniske tjenester - såsom immunisering, rådgivning og medicinhåndtering - der er en integreret del af patienternes sundhed.
Indflydelse på forskning og udvikling
På forsknings- og udviklingssiden (R&D) er den tidlige lægemiddeludvikling allerede blevet påvirket af AI. En grundlæggende årsag til de høje omkostninger ved medicin er den omfattende mængde forskning og tid, der går til udvikling. AI kan analysere data fra prækliniske og kliniske studier - i realtid - for at identificere tendenser, der kan hjælpe med den fremtidige udvikling. Forskere bruger det som et værktøj til at afkode, hvilke molekylære enheder der bør overvejes til kliniske forsøg i den tidlige fase ved at screene tusindvis af molekyler for, hvordan de interagerer med målproteiner. Dette fremskynder evalueringsprocessen i kliniske forsøg i den tidlige fase betydeligt.
Takket være AI-algoritmer kan forskere analysere genomiske data, sygdomsmekanismer og proteinstrukturer for at udpege og validere nye lægemiddelmål og bestemme, hvilke områder af kroppen en bestemt medicin kan hjælpe. Det hjælper ikke kun med at opdage nye lægemidler, men kan også hjælpe med at designe mere sikre kliniske forsøg, da allerede eksisterende data kan bruges i udviklingsprocessen.
I sidste ende kan AI fremskynde og strømline forskning og udvikling, hvilket fører til bedre patientresultater og lavere medicinomkostninger. Derudover kan naturlig sprogbehandling (NLP) hjælpe med at behandle ustrukturerede data i kliniske forsøg for at gøre oplysningerne mere letfordøjelige at analysere.
Det er selvfølgelig vigtigt at overveje den potentielle bias, der omgiver AI i R&D. Kunstig intelligens kender kun de data, den har fået fra tidligere forsøg. Visse oplysninger kan måske ikke anvendes på alle patienter, afhængigt af de populationer, de er indsamlet fra. Men efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig og indsamle flere data fra kliniske forsøg, vil det kun blive et stærkere værktøj for F&U. Vi vil fortsætte med at overvåge nye tendenser inden for kunstig intelligens og holde nøje øje med, hvordan de påvirker medicinalindustrien.
Tags: AI, AI-teknologi, Kunstig intelligens, Svig, sundhed, Medicinsk behandling, medicinering, Patientsikkerhed, patienter, lægemidler, apotek, receptudstedere, Recept, Teknologiske fremskridt, Teknologi