Kecerdasan buatan (AI) telah digunakan untuk beberapa waktu sekarang di lingkungan farmasi, tetapi telah berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Sedemikian rupa sehingga apotek dapat memprediksi efektivitas obat dengan lebih baik, mengidentifikasi potensi efek samping, mempercepat waktu ke pasar untuk obat baru dan bahkan merancang obat baru. AI memiliki potensi untuk memberikan hasil yang lebih baik bagi pasien dan menciptakan apoteker yang lebih terinformasi.
Meningkatkan efisiensi dalam operasi farmasi, deteksi penipuan
AI dapat menjadi alat yang ampuh untuk menghemat waktu, mengurangi stres, dan menghindari kelelahan apoteker. Kami telah melihat lonjakan dalam pemenuhan dengan bantuan robot dan kios farmasi untuk dispensasi nirsentuh, tetapi teknologi menjadi lebih maju untuk memprediksi lalu lintas pengunjung di dalam toko, waktu layanan puncak, dan apakah pasien akan mengambil resep mereka tepat waktu. Perluasan pemenuhan bertenaga robot mendapatkan momentum karena membantu meringankan tugas-tugas inventaris dan pembotolan dasar, menyinkronkan inventaris lebih dekat dengan pengambilan, meminimalkan pemborosan inventaris, dan tugas-tugas biasa seperti mengisi ulang obat-obatan yang tidak diklaim, yang berkontribusi pada kelelahan.
Mempertimbangkan janji yang diberikan oleh alat kecerdasan buatan pada cabang farmasi ini, kami cenderung melihat lebih banyak kemitraan antara perusahaan perangkat lunak yang memiliki kompetensi AI yang kuat dengan organisasi di bidang perawatan kesehatan yang berspesialisasi dalam administrasi klinis, dokumentasi uji klinis, dan dokumentasi rumah sakit.
AI juga sangat bermanfaat karena kemampuannya mendeteksi kecurangan. AI dapat menganalisis data penjualan dan resep untuk melacak kejadian penipuan. Jika apotek memesan dari vendor, AI dapat melacak dan mengidentifikasi aktivitas yang berpotensi curang dengan melihat data penjualan dan pembelian - dan menentukan apakah itu terkait dengan apoteker atau apotek.
Peningkatan AI untuk keselamatan dan hasil pasien
Kecerdasan buatan berguna dalam mengidentifikasi tren utama bagi pasien dan menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik mereka. Kecerdasan buatan dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk obat-obatan yang mungkin diperlukan untuk melengkapi resep mereka saat ini - seperti contohnya, ketika efek samping obat perlu diatasi. Basis data yang luas dapat dianalisis untuk mengidentifikasi sinyal keamanan dan reaksi obat yang merugikan yang mungkin tidak terdeteksi selama uji klinis. Algoritme yang canggih dapat meninjau pasien berdasarkan protokol penelitian dan mengidentifikasi kandidat yang memenuhi syarat untuk uji klinis - menawarkan pilihan obat yang lebih cepat, lebih terinformasi, dan lebih aman.
AI juga dapat membantu mengidentifikasi dengan cepat pasien mana yang memerlukan konsultasi sebelum dispensasi. Perangkat lunak seperti Drug Utilization Review (DUR) menandai apakah obat yang diresepkan mungkin berbahaya bagi pasien jika dikombinasikan dengan salah satu obat yang sudah ada. Hal ini memungkinkan apotek untuk tetap mendapatkan informasi terbaru tentang potensi risiko untuk obat-obatan tertentu, sehingga memungkinkan mereka untuk memberikan konseling dan pemantauan yang tepat kepada pasien. Teknologi ini meningkatkan keselamatan dan hasil pengobatan pasien secara keseluruhan.
Chatbot yang didukung AI juga telah meningkatkan akses informasi bagi pasien mengenai pengobatan mereka. Chatbots berfungsi sebagai alat penting bagi pasien untuk menerima jawaban atas pertanyaan umum tentang obat-obatan mereka dengan cepat, tanpa perlu menjadwalkan konsultasi langsung. Kolaborasi robotik juga membebaskan apoteker untuk mempraktikkan layanan klinis - seperti imunisasi, konseling, dan manajemen pengobatan - yang merupakan bagian integral dari kesehatan pasien.
Dampak pada penelitian dan pengembangan
Di sisi penelitian dan pengembangan (R&D), pengembangan obat awal telah dipengaruhi oleh AI. Salah satu alasan mendasar dari tingginya biaya obat adalah karena banyaknya penelitian dan waktu yang dihabiskan untuk pengembangan. AI dapat menganalisis data dari studi pra-klinis dan klinis - secara real time - untuk mengidentifikasi tren guna membantu pengembangan di masa depan. Para peneliti menggunakannya sebagai alat untuk menguraikan entitas molekuler mana yang harus dipertimbangkan untuk uji klinis fase awal dengan menyaring ribuan molekul untuk mengetahui bagaimana mereka berinteraksi dengan protein target. Hal ini secara signifikan mempercepat proses evaluasi dalam uji klinis fase awal.
Berkat algoritme AI, para peneliti dapat menganalisis data genom, mekanisme penyakit, dan struktur protein untuk menentukan dan memvalidasi target obat baru serta menentukan area tubuh mana yang dapat dibantu oleh obat tertentu. Hal ini tidak hanya membantu penemuan, tetapi juga dapat membantu dalam merancang uji klinis yang lebih aman, karena data yang sudah ada sebelumnya menginformasikan proses pengembangan.
Pada akhirnya, AI dapat mempercepat dan merampingkan penelitian dan pengembangan, yang berujung pada hasil yang lebih baik bagi pasien dan biaya pengobatan yang lebih rendah. Selain itu, pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat membantu memproses data yang tidak terstruktur dalam uji klinis, untuk membuat informasi lebih mudah dicerna untuk dianalisis.
Tentu saja penting untuk mempertimbangkan potensi bias yang mengelilingi AI dalam R&D. Kecerdasan buatan hanya mengetahui data yang telah disediakan dari uji coba sebelumnya. Informasi tertentu mungkin tidak dapat diterapkan pada setiap pasien, tergantung pada kumpulan populasi tempat data tersebut dikumpulkan. Namun, karena AI terus berkembang dan mengumpulkan lebih banyak data dari uji klinis, AI akan menjadi alat yang lebih kuat untuk R&D. Kami akan terus memantau tren yang muncul terkait kecerdasan buatan dan terus memperhatikan bagaimana dampaknya terhadap industri farmasi.
Tags: AI, AI teknologi, Kecerdasan Buatan, Kecurangan, kesehatan, Kesehatan, Perawatan medis, pengobatan, Keselamatan Pasien, pasien, obat-obatan, farmasi, resep, resep dokter, Resep, Kemajuan teknologi, Teknologi