嬌生如何運用AI優化新藥發現和疾病治療
支付動態 · 2024-10-15

嬌生在自家官方分享醫療AI應用領域,包括手術學習、加速新藥發現、臨床試驗、個人化療法和供應鏈預測等。比如在手術學習,能透過演算法,在全程數小時的手術錄影中剪輯出重要片段,來供醫師討論、學習。

嬌生

本月10日,嬌生(Johnson & Johnson)發表一篇部落格文章,揭露自己如何運用AI來優化手術學習、加速新藥發現、臨床試驗、個人化療法和供應鏈預測等。嬌生執行副總暨資訊長Jim Swanson首先點出,美國FDA至今已核准900多項醫療AI產品,而接下來幾年,AI將越發重要,尤其在嬌生內部,「已經用來協助員工偵測更早期的疾病階段、加速新藥發現、幫助臨床試驗招募,以及在手術前繪製患者解剖圖,並協助外科醫生預測最合適的手術工具,」他說。

嬌生將醫療AI應用於幾大領域,首先是手術學習,嬌生醫療技術數位化全球副總裁Shan Jegatheeswaran指出,他們透過AI,幾分鐘就能將一場數小時的手術錄影影片精彩片段剪輯出來,比過往人工的數小時、數天還要有效率。

這些剪輯出來的重要片段,可供外科醫師重新觀看、學習和討論治療策略。嬌生旗下醫療科技公司也在今年中開發一款Polyphonic數位系統,可讓外科醫師遠端連線、與住院醫師和同業觀看手術室影片,來提供即時指導、手術分析和教育講解,並在部分醫院展開試點計畫。

再來是新藥開發,嬌生表示,傳統的新藥發現漫長又複雜,研究團隊需先了解哪些生物和遺傳變異會導致疾病。而透過AI分析電子健康記錄、實驗室結果或基因定序數據,就能幫助找出特定疾病原因。有了疾病標靶,嬌生就以AI協助找出可與標靶作用的分子,並透過AI設計、優化這些分子,來開發為有效對抗疾病、副作用最小的候選藥物。目前,嬌生正與外部機構合作,來實現這個目標。

臨床試驗也是嬌生運用AI的領域。他們有2種用法,一是用來尋找臨床試驗患者與地點,比如用機器學習演算法分析大型去識別化資料集,來加速找出可能從新藥中受益的患者臨床研究地點。如此,臨床試驗團隊可將這些地點納入考量,而非如傳統方法,只集中在醫學中心進行臨床試驗。另一種用法是增加多元性,包括找出不同患者所在地和醫療機構,研究團隊再從這些地點招募符合條件的患者,來參加臨床試驗。

嬌生也以AI強化個人化治療,以膀胱癌為例,嬌生正開發一款AI驅動的生物標記檢測方法,可偵測患者的腫瘤是否會發生FGFR變異,如此就能進一步給予個人化治療。目前嬌生正評估這項技術的臨床效用,將繼續探索潛在用法。

最後,為了確保藥物和醫療產品能快速到達患者手中,嬌生也正研究,要用AI分析需求波動和供應商績效,來預測可能擾亂藥物和醫療產品供應鏈的即時事件(如天氣和市場問題),來確保這些產品盡快到達患者家中。

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