Znajdujemy się w kluczowym momencie, w którym narzędzia cyfrowe i sztuczna inteligencja mogą potencjalnie zakłócać tradycyjne modele pracy i ułatwiać nowe podejścia, pisze Brice Challamel.
Potencjał sztucznej inteligencji (AI) w przyspieszaniu rozwoju nowych leków i zwiększaniu ich dostępności dla szerszej populacji jest ogromny.
Wprowadzając innowacje, usprawniając operacje i zwiększając skuteczność produktów, jesteśmy gotowi wkroczyć w nową erę opieki zdrowotnej, w której przełomowe metody leczenia i lepsze wyniki pacjentów staną się rzeczywistością.
W ciągu ostatnich kilku lat rozwój szczepionek uległ znaczącej transformacji dzięki głębokiemu wpływowi sztucznej inteligencji.
Zanim szczepionki trafią na rynek, muszą przejść kilka etapów, obejmujących badania laboratoryjne, badania kliniczne, ocenę naukową i wydanie pozwolenia.
Sztuczna inteligencja pomogła usprawnić większość tych procesów, czyniąc je bardziej wydajnymi, opłacalnymi i reagującymi na pojawiające się wyzwania zdrowotne. Jej zastosowanie w opracowywaniu szczepionek nie tylko przyspiesza ten proces, ale także poprawia jakość, dostępność i ukierunkowane stosowanie szczepionek.
W rezultacie choroby mają mniejszy wpływ, ich rozprzestrzenianie się jest lepiej ograniczone, a populacje na całym świecie mogą odczuć poprawę wyników zdrowotnych.
W badaniach sztuczna inteligencja zaczyna rewolucjonizować sposób przeprowadzania eksperymentów klinicznych i projektowania leków.
Automatyzując złożone testy laboratoryjne i dostarczając cennych informacji o wynikach, sztuczna inteligencja oszczędza cenny czas i zasoby.
Dodatkowo w rozwoju klinicznym pomaga w identyfikacji odpowiednich uczestników badań. Jego zdolność do syntezy dużych ilości danych i generowania kodu przeprowadzającego analizę danych oszczędza naszym panelom ekspertów znaczną ilość czasu związanego z ręczną i podatną na błędy ekstrakcją danych w celu zapewnienia im jasnych, wiarygodnych i dobrze ustrukturyzowanych raportów dotyczących immunogenności i toksyczności.
Ułatwiają one w zamian wymianę przepisów i dostosowanie przepisów w celu przyspieszenia procesu decyzyjnego, co skutkuje krótszym czasem zapewnienia dostępu pacjentom.
Ludzie w centrum transformacji
W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli operacyjnych, które opierają się na zwiększaniu zatrudnienia w miarę rozwoju firmy, firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję czasu rzeczywistego kładą nacisk na wartość, jaką ich pracownicy wnoszą do procesu skalowania.
Zamiast akceptować nieodłączną złożoność i wyzwania, które często towarzyszą wzrostowi, firmy, które wykorzystują i demokratyzują sztuczną inteligencję, umożliwiają każdemu pracownikowi przyczynianie się do zwiększonej wydajności, przyspieszając czas potrzebny na pracę z wiedzą i zwiększając efektywność poprzez poprawę jej wyników.
Stawianie pracowników na pierwszym miejscu oznacza zapewnienie im przyjaznych dla użytkownika narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, połączonych z ich danymi i aplikacjami, które usprawniają i usprawniają ich codzienną pracę.
Integracja technologii z procesami biznesowymi oferuje szereg korzyści, począwszy od świadomości sztucznej inteligencji już na wczesnym etapie wdrażania, a skończywszy na wspieraniu zrozumienia i entuzjazmu wśród pracowników.
To wciągające podejście do wdrażania sztucznej inteligencji można dodatkowo ulepszyć, oferując lokalne możliwości uczenia się oparte na działaniu za pośrednictwem sieci zidentyfikowanych i przeszkolonych liderów w celu wzmocnienia i przyspieszenia procesu zmian. Nasi mistrzowie nazywają się GACT, co stanowi cztery podstawy DNA i skrót od Generative AI Champions Team.
Sztuczna inteligencja pomaga nam osiągać wyniki powyżej naszej wagi
Aby zapewnić pomyślną adaptację technologii w organizacji, ważne jest, aby wyjść poza zwykłe przyjęcie i dążyć do biegłości.
Tutaj zaczyna obowiązywać zasada 30-70. Zasada ta sugeruje, że kluczowe znaczenie ma poświęcenie 30% czasu i wysiłku na zapewnienie prawidłowego działania technologii.
Jednak pozostałe 70% powinno skupić się na gotowości użytkowników na przyszłe ulepszenia poprzez konkretne demonstracje, dzielenie się najlepszymi praktykami przez mistrzów sztucznej inteligencji w swoich zespołach, wspólne sesje projektowania sztucznej inteligencji z partnerami technologicznymi i ponowne przemyślenie organizacji biznesowej w świetle nowego paradygmatu informacyjnego.
W kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy danych z badań klinicznych oznacza to na przykład połączenie analizy korzyści ludzkich z rozwojem technicznym, aby przewidzieć łatwość produkcji i zrównoważony charakter produktów w całym cyklu ich dystrybucji.
Osiągnięcie tej równowagi i przedefiniowanie współpracy międzyfunkcyjnej umożliwia organizacjom osiągnięcie wysokiego poziomu integracji technologii z ich modelem operacyjnym i stworzenie pozytywnego nastawienia kulturowego, co jest dla nas priorytetem w Modernie.
Sztuczna inteligencja nie jest niczym nowym w naszej organizacji. Od chwili założenia zawsze staraliśmy się przyspieszyć proces wprowadzania leków mRNA od etapu rozwoju na rynek i stale udoskonalać nasze szczepionki mRNA i leki.
Właśnie dlatego wcześnie podjęliśmy strategiczną decyzję o zintegrowaniu narzędzi sztucznej inteligencji z naszą platformą badawczą, co umożliwiło nam wzmocnienie innowacji na dużą skalę. Jesteśmy firmą zatrudniającą około 5000 pracowników, którzy dzięki sztucznej inteligencji osiągają wyniki znacznie przekraczające swoją wagę.
Pozwala nam to poszerzyć nasze możliwości badawcze i zwiększyć skalę produkcji szczepionek, co ostatecznie zapewnia lepszą ochronę zdrowia publicznego na całym świecie.
Wymagająca odpowiedzialnej adaptacji
Sektor opieki zdrowotnej przechodzi znaczącą transformację ze względu na rosnącą dostępność danych dotyczących opieki zdrowotnej i postęp w technikach analitycznych.
Narzędzia sztucznej inteligencji odgrywają kluczową rolę w tej transformacji, oferując ogromny potencjał poprawy stanu zdrowia w różnych obszarach chorobowych.
Należy jednak mieć świadomość, że systemy sztucznej inteligencji są złożone, a ich skuteczność zależy nie tylko od kodu źródłowego, ale także od jakości danych, na których są trenowane, pochodzących z warunków klinicznych i interakcji użytkowników.
Aby zapewnić odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji i ograniczyć potencjalne ryzyko, takie jak wzmocnienie błędów występujących w danych szkoleniowych, kluczowe znaczenie ma ustanowienie przepisów w tej dziedzinie.
Demokratyzacja, przyjęcie i wzrost biegłości w zakresie danych i sztucznej inteligencji wymaga zwiększonego poczucia odpowiedzialności za sposób, w jaki wykorzystujemy tak potężną nową technologię, co doprowadziło nas do opublikowania i egzekwowania Kodeksu postępowania dotyczącego sztucznej inteligencji, skupiającego się na uczciwości, jakości i szacunku.
Znajdujemy się w kluczowym momencie, w którym narzędzia cyfrowe i sztuczna inteligencja mogą potencjalnie zakłócać tradycyjne modele pracy i ułatwiać nowe podejścia.
Aby prosperować w stale zmieniającym się krajobrazie cyfrowym, zorientowane na technologię firmy skupiają się na przyjmowaniu, dostosowywaniu i szkoleniu narzędzi sztucznej inteligencji w celu wzbogacenia swoich modeli biznesowych i stymulowania zrównoważonego wzrostu, przy jednoczesnym zapewnieniu odpowiedzialnego użytkowania.
W tym sensie sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla naszej misji zapewniania możliwie najlepszego wpływu za pomocą leków mRNA.
