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娇生如何运用AI优化新药发现和疾病治疗

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2024-10-15

娇生在自家官方分享医疗AI应用领域,包括手术学习、加速新药发现、临床试验、个人化疗法和供应链预测等。比如在手术学习,能通过算法,在全程数小时的手术录像中剪辑出重要片段,来供医师讨论、学习。

娇生

本月10日,娇生(Johnson & Johnson)发表一篇博客文章,揭露自己如何运用AI来优化手术学习、加速新药发现、临床试验、个人化疗法和供应链预测等。娇生运行副总暨首席信息官Jim Swanson首先点出,美国FDA至今已核准900多项医疗AI产品,而接下来几年,AI将越发重要,尤其在娇生内部,「已经用来协助员工侦测更早期的疾病阶段、加速新药发现、帮助临床试验招募,以及在手术前绘制患者解剖图,并协助外科医生预测最合适的手术工具,」他说。

娇生将医疗AI应用于几大领域,首先是手术学习,娇生医疗技术数位化全球副总裁Shan Jegatheeswaran指出,他们通过AI,几分钟就能将一场数小时的手术录像视频精彩片段剪辑出来,比过往人工的数小时、数天还要有效率。

这些剪辑出来的重要片段,可供外科医师重新观看、学习和讨论治疗策略。娇生旗下医疗科技公司也在今年中开发一款Polyphonic数位系统,可让外科医师远程连接、与住院医师和同业观看手术室视频,来提供即时指导、手术分析和教育讲解,并在部分医院展开试点计划。

再来是新药开发,娇生表示,传统的新药发现漫长又复杂,研究团队需先了解哪些生物和遗传变异会导致疾病。而通过AI分析电子健康记录、实验室结果或基因定序数据,就能帮助找出特定疾病原因。有了疾病标靶,娇生就以AI协助找出可与标靶作用的分子,并通过AI设计、优化这些分子,来开发为有效对抗疾病、副作用最小的候选药物。目前,娇生正与外部机构合作,来实现这个目标。

临床试验也是娇生运用AI的领域。他们有2种用法,一是用来寻找临床试验患者与地点,比如用机器学习算法分析大型去识别化数据集,来加速找出可能从新药中受益的患者临床研究地点。如此,临床试验团队可将这些地点纳入考量,而非如传统方法,只集中在医学中心进行临床试验。另一种用法是增加多元性,包括找出不同患者所在地和医疗机构,研究团队再从这些地点招募符合条件的患者,来参加临床试验。

娇生也以AI强化个人化治疗,以膀胱癌为例,娇生正开发一款AI驱动的生物标记检测方法,可侦测患者的肿瘤是否会发生FGFR变异,如此就能进一步给予个人化治疗。目前娇生正评估这项技术的临床效用,将继续探索潜在用法。

最后,为了确保药物和医疗产品能快速到达患者手中,娇生也正研究,要用AI分析需求波动和供应商绩效,来预测可能扰乱药物和医疗产品供应链的即时事件(如天气和市场问题),来确保这些产品尽快到达患者家中。

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