Recientemente, el uso de la inteligencia artificial (IA) está aumentando a un ritmo acelerado. En casi todos los campos, el uso de la IA está aumentando. Con su adaptación, muchas cosas se están volviendo más fluidas. A medida que se ha acelerado el revuelo en torno a la IA, los grandes actores del mercado y los comerciantes se han esforzado por promover cómo sus productos y servicios utilizan la IA. La inteligencia artificial es la recreación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, principalmente a través de sistemas informáticos. Por lo general, lo que llaman IA es simplemente un componente de la IA, como el aprendizaje automático. La IA requiere una combinación de hardware y software para escribir y entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Algunos lenguajes de programación similares a la IA, como Python, R y Java, son populares.
Nuestro equipo de DBMR ha investigado el mercado de software de operacionalización de aprendizaje automático y ha sido testigo de que América del Norte domina el mercado de software de operacionalización de aprendizaje automático durante el período de pronóstico de 2022-2029 y continuará floreciendo su tendencia de dominio durante el período de pronóstico debido a la presencia de importantes actores clave y aumento del número de innovaciones técnicas en esta región. Se espera que el mercado muestre una tasa compuesta anual del 44,7% para el período previsto de 2022-2029.
Para saber más sobre el estudio, por favor visite: https://www.databridgemarketresearch.com/es/reports/global-machine-learning-operativealization-software-market
Historia de la IA
Aunque la IA se ha vuelto más frecuente recientemente debido al aumento de los volúmenes de datos, los algoritmos avanzados y las mejoras en la potencia informática y el almacenamiento, el término se introdujo en 1956. En ese momento, exploraron temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de Estados Unidos se interesó genuinamente en este campo y comenzó a entrenar computadoras para imitar el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) finalizó los proyectos de mapeo de calles en la década de 1970. Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal visibles en las computadoras hoy en día, incluidos los sistemas de soporte de decisiones y los sistemas de búsqueda inteligentes diseñados para complementar y mejorar las habilidades humanas.
Cómo la IA está cambiando nuestro mundo
La IA está bendiciendo nuestras vidas con importantes ventajas, como recomendaciones de búsqueda en línea, chatbots, asistentes de voz y mucho más. Cada día que pasa, se está convirtiendo en una parte integral de nuestras vidas. La IA tendrá enormes beneficios en el futuro, ya que conducirá a mayores tasas de producción y mayor productividad en diversos sectores. En la actualidad, y también en el futuro próximo, la automatización impulsada por la inteligencia artificial requiere mucho tiempo. Las horas de trabajo manual se pueden automatizar. Es aplicable en todas partes. Se puede utilizar en todas partes, prediciendo el tráfico o las condiciones climáticas. El uso de la automatización en la IA es una de las mayores ventajas entre otras.
Ventajas de la Inteligencia Artificial
- Reducción del error humano
La inteligencia artificial es beneficiosa para reducir el llamado "error humano". Los seres humanos están obligados a cometer errores, pero ese no es el caso de los sistemas informáticos. Las computadoras no cometen estos errores si están programadas correctamente. La IA se realiza de forma beneficiosa aplicando información recopilada previamente a través de un determinado conjunto de algoritmos. Por lo tanto, los errores se minimizan a este respecto y la posibilidad de un mayor grado de precisión aumenta.
- Toma riesgos en lugar de humanos
Se pueden superar varias restricciones riesgosas de los humanos con la ayuda de un robot de IA que a su vez puede hacer las cosas difíciles por nosotros, y esta es una de las ventajas más importantes de la inteligencia artificial.
Por ejemplo, si retrocedemos y recordamos la explosión de la central nuclear de Chernobyl en Ucrania, en ese momento no había robots impulsados por IA que pudieran ayudarnos a minimizar el efecto de la radiación en esa situación; Los robots con inteligencia artificial podrían haber salvado a la multitud al minimizar el fuego. Los robots de IA se pueden utilizar en casos en los que la intervención puede ser peligrosa.
- Disponibilidad completa
Si dejamos de lado los descansos, un ser humano promedio trabajará aproximadamente entre 4 y 6 horas diarias. Trabajar todo el día se vuelve difícil e imposible para los humanos. Mantener el equilibrio entre la vida personal y laboral, manejar las responsabilidades personales y la tediosa presión laboral es difícil. A veces, algún trabajo es esencial y debe terminarse en un cronograma particular, pero a veces es imposible. Usando IA, podemos hacer que las máquinas funcionen 24 horas al día, 7 días a la semana, sin interrupciones, y ni siquiera se aburren, a diferencia de los humanos.
- Ayuda a la investigación
La IA permite a los investigadores superar el gran volumen de datos de diversas fuentes. Con datos en tiempo real, la investigación puede beneficiarse del amplio conjunto de información disponible, siempre que se pueda traducir fácilmente. Los institutos de investigación médica, como el Childhood Cancer Data Lab, están desarrollando software útil para que los profesionales de la salud dirijan mejor las amplias recopilaciones de datos. La IA también se ha utilizado ampliamente para evaluar y detectar síntomas con el fin de prevenir la progresión de la enfermedad. Se están ejecutando soluciones de telesalud para rastrear el progreso del paciente, recuperar datos de diagnóstico vitales y ayudar en la información de la población a las redes compartidas.
- Reducir el estrés del médico
Según algunos informes de investigación más recientes, más de la mitad de los médicos de atención primaria se sienten estresados por las presiones de los plazos y otros factores del lugar de trabajo. La IA ayuda a agilizar los procedimientos, automatizar funciones, compartir datos instantáneamente y organizar operaciones, lo que generalmente ayuda a los médicos a evitar hacer malabarismos. Sin embargo, la IA puede ayudar con operaciones que requieren más tiempo, explicando diagnósticos, por ejemplo, los profesionales médicos pueden experimentar cierto alivio del estrés".
- Cirugías más seguras
Los cirujanos obtienen un mayor nivel de habilidad para operar en espacios pequeños que de otro modo requerirían una cirugía abierta. La IA está ayudando en este sentido, encontrando su lugar adecuado en la robótica sanitaria contribuyendo a su necesidad adecuada en cirugía. Los robots pueden ser más precisos alrededor de órganos y tejidos sensibles, reducir el riesgo de infección, el dolor posquirúrgico y reducir la pérdida de sangre. La cirugía robótica implica más ventajas, como menos cicatrices y tiempos de recuperación más cortos debido a que se requieren incisiones más pequeñas. Por ejemplo, el Centro Médico de la Universidad de Maastricht en los Países Bajos utilizó un robot asistido por IA en 2017 para suturar pequeños vasos sanguíneos, algunos de más de 0,03 milímetros. El robot es manejado y gestionado por un cirujano cuyos movimientos de la mano se convierten en acciones precisas realizadas por manos del robot.
Nuestro equipo DBMT ha investigado el mercado de la cirugía robótica ginecológica y ha sido testigo de cómo América del Norte domina el mercado de la cirugía robótica ginecológica debido a la creciente demanda de cirugía mínimamente invasiva entre la población de la región. Se espera que Asia-Pacífico experimente un crecimiento significativo durante el período previsto debido a la creciente conciencia sobre la salud de las mujeres y el gasto sanitario en la región. Algunos de los principales actores que operan en el mercado de la cirugía robótica ginecológica son BOWA-electronic GmbH & Co. KG, Prima Medical, XCELLANCE Medical Technologies, ATMOS MedizinTechnik GmbH & Co. KG, Ethicon US, LLC., Johnson & Johnson Services, Inc. , Parkell, Inc.
Para saber más sobre el estudio, por favor visite: https://www.databridgemarketresearch.com/es/reports/global-gynecology-robotic-surgery-market
- Mayor atención de prevención
La IA y el aprendizaje automático ayudan en la prevención y gestión de enfermedades infecciosas. La plataforma de inteligencia sobre brotes, Blue Dot, ayuda a analizar los billetes de avión y las rutas de vuelo para predecir con precisión la ruta de COVID-19 desde Wuhan a Bangkok, Seúl y Taipei. Asimismo, los sistemas habilitados por IA pueden ayudar a los médicos a detectar la propagación de enfermedades cuando los pacientes ingresan a una sala de emergencias con un diagnóstico rápido para permitir procedimientos efectivos de aislamiento y cuarentena.
- Reducir los costos generales
La IA ayuda a reducir en gran medida el tiempo consumido en la realización de procesos particulares y el costo de los procesos. Por ejemplo, la IA puede analizar millones de imágenes para detectar signos de la enfermedad. Elimina el costoso trabajo manual involucrado. Los pacientes son tratados de forma más rápida y eficaz, lo que supone varias ventajas, como la disminución de los ingresos, los tiempos de espera y la necesidad de camas.
Un estudio reciente predijo ahorros sustanciales de costos en múltiples áreas gracias a la automatización de la IA, que son:
- Reducción del error de dosificación: 16 mil millones de dólares
- Cirugía asistida por robot: 40 mil millones de dólares
- Asistencia para el flujo de trabajo administrativo: 18 mil millones de dólares
- Asistentes de enfermería virtuales: 20 mil millones de dólares
- Detección de fraude: 17 mil millones de dólares
Nuestro equipo de DBMR ha investigado el mercado de instrumentos quirúrgicos, sistemas de visualización e imágenes y robótica médica mínimamente invasiva y ha sido testigo de que el mercado representará 91,22 mil millones de dólares estadounidenses para 2028 y crecerá a una tasa compuesta anual del 8,6% en el período de pronóstico mencionado anteriormente. La región de América del Norte lidera el mercado de instrumentos quirúrgicos, sistemas de visualización e imágenes y robótica médica mínimamente invasiva debido a la alta tasa de lesiones accidentales y la gran población geriátrica de la región. Se espera que Asia-Pacífico se expanda a una tasa de crecimiento significativa durante el período previsto de 2021 a 2028 debido a los accidentes de tráfico, el aumento de la población geriátrica en Japón y China, y se espera que las economías emergentes promuevan el surgimiento de procedimientos MIS en esta región en particular. .
Para saber más sobre el estudio, por favor visite:https://www.databridgemarketresearch.com/es/reports/global-minimally-solving-medical-robotics-imaging-visualization-systems-surgical-instruments-market
IA en el campo de la atención sanitaria
La enorme participación de la IA en el desarrollo de un producto farmacéutico le confiere un diseño de fármaco racional; ayuda en la toma de decisiones; comprende la terapia adecuada para un paciente, incluidos los medicamentos personalizados; y gestiona los datos clínicos generados y utilizados para el desarrollo futuro de fármacos. Por ejemplo, E-VAI es una plataforma de inteligencia artificial analítica y de toma de decisiones desarrollada por Eularis, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear hojas de ruta analíticas basadas en los competidores, las partes interesadas clave y la participación de mercado actual para predecir los principales impulsores de las ventas de productos farmacéuticos, lo que ayuda a los ejecutivos de marketing a asignar recursos para obtener la máxima ganancia de participación de mercado y también les permite esperar dónde realizar inversiones.
La IA está desempeñando un papel vital en el descubrimiento de fármacos. La IA puede reconocer compuestos impactantes y principales, proporcionar una validación más rápida del objetivo del fármaco en poco tiempo y optimizar el diseño de la estructura del fármaco. Tiene amplias aplicaciones en diversos aspectos del descubrimiento de fármacos. Se explica a continuación:
A pesar de las ventajas que enfrenta la IA, tiene algunos desafíos importantes en materia de datos, como la escala, el crecimiento, la diversidad y la incertidumbre de los datos. Los conjuntos de datos disponibles para el desarrollo de fármacos en varias empresas farmacéuticas pueden incluir millones de compuestos y herramientas de aprendizaje automático convencionales que no pueden abordar esos problemas.
Por ejemplo, un modelo computacional basado en la relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR) puede predecir una gran cantidad de compuestos o parámetros fisicoquímicos simples, como log P o log D, en poco tiempo. Además, los modelos basados en QSAR también enfrentan problemas graves, como errores de datos experimentales en conjuntos de entrenamiento, conjuntos de entrenamiento pequeños y falta de validaciones experimentales.
Ha habido una introducción de numerosos métodos in silico y compuestos de detección virtual de espacios químicos virtuales, que, combinados con los enfoques basados en estructuras y ligandos, brindan un mejor análisis de perfil, una eliminación más rápida de compuestos que no son plomo y una selección de moléculas de fármacos con reducción del gasto. Los algoritmos de diseño de fármacos, como las matrices de Coulomb y el reconocimiento de huellas dactilares moleculares, consideran los perfiles físicos, químicos y toxicológicos para ayudar a seleccionar un compuesto principal.
Nuestro equipo de DBMR ha investigado el mercado de descubrimiento de fármacos in-silico y ha sido testigo de que la región de América del Norte lidera el mercado de descubrimiento de fármacos in-silico debido a los rápidos avances tecnológicos, la fuerte presencia de proveedores sólidos y la presencia de una gran población de pacientes que padecen diversas enfermedades crónicas y enfermedades infecciosas. Se espera que Asia-Pacífico se expanda a una tasa de crecimiento significativa debido al aumento del número de académicos y a la extensa investigación sobre el cáncer y la diabetes. Además, también se espera que el aumento del alto crecimiento en el área de identificación de biomarcadores y el enfoque en la reducción de las tasas de reingreso y errores médicos contribuyan al crecimiento en el mercado global.
Para saber más sobre el estudio, por favor visite:https://www.databridgemarketresearch.com/es/reports/global-in-silico-drug-discovery-market
Lista de herramientas de inteligencia artificial utilizadas en el descubrimiento de fármacos
Varias herramientas de inteligencia artificial se utilizan ampliamente en el descubrimiento de fármacos. Se encuentran disponibles varias herramientas basadas en web, como LimTox, admetSAR, Toxtree y pkCSM, para ayudar a reducir el costo de muchos ensayos diferentes. Los enfoques avanzados basados en IA buscan principalmente similitudes de compuestos o predicen la toxicidad del compuesto en función de las características de entrada. Otro ejemplo de herramienta es eToxPred, que ayuda a estimar la toxicidad de los compuestos y la viabilidad de la síntesis de muchas moléculas orgánicas pequeñas con una precisión de hasta el 72%. También están presentes muchas otras herramientas que ayudan a predecir la toxicidad del compuesto. Muchas veces, algunos de los medicamentos aprobados por la FDA tienen eventos adversos graves que deben predecirse lo antes posible; estas herramientas de IA se utilizan en este sentido. Las herramientas de IA son una amplia gama de conjuntos, pero a continuación mencionamos algunas de las herramientas:
El mercado farmacéutico de la IA de un vistazo
Muchas empresas farmacéuticas están adoptando la IA para reducir el coste financiero y las posibilidades de fallos asociados a los experimentos. Hubo un aumento en el mercado de la IA de 200 millones de dólares en 2015 a 700 millones de dólares en 2018, y se prevé que alcance hasta 5 mil millones de dólares en 2024. Se espera que la IA revolucione los sectores farmacéutico y médico y se prevé que crezca un 40%. crecimiento de 2017 a 2024. Muchas empresas farmacéuticas han realizado grandes inversiones y continúan invirtiendo en inteligencia artificial y se han asociado con múltiples empresas de inteligencia artificial para desarrollar herramientas esenciales para la atención médica. Por ejemplo, ha habido una colaboración de DeepMind Technologies, una subsidiaria de Google, con el Royal Free London NHS Foundation Trust, que se ha utilizado para ayudar con la lesión renal aguda. Otro ejemplo es Boehringer Ingelheim y HealX, que colaboraron para encontrar terapias para enfermedades neurológicas raras. Eli Lilly and Company y Atomwise han colaborado para desarrollar fármacos sobre nuevos objetivos proteicos. Otro en la lista es la colaboración de Mateon Therapeutics y PointR Data, que ayudó a tratar el melanoma, el cáncer de páncreas y el glioma en etapa avanzada. F. Hoffmann-La Roche y Owkin han realizado numerosos ensayos clínicos basados en algoritmos de aprendizaje automático.
Aplicaciones avanzadas basadas en IA
- Nanorobots basados en IA para la administración de medicamentos
Los nanorobots están diseñados y compuestos principalmente por circuitos integrados, sensores, fuente de alimentación y respaldo seguro de datos, que se mantienen mediante tecnologías computacionales, como la inteligencia artificial. Están programados para evitar colisiones, identificar objetivos, detectarlos y atacarlos, y finalmente excretarlos del cuerpo. El último avance en nano/microrobots les permite navegar hasta el sitio objetivo en función de condiciones fisiológicas, como el pH, mejorando la eficacia y reduciendo los efectos adversos sistémicos.
Es necesario considerar muchos parámetros, como el ajuste de la dosis, la liberación sostenida, la liberación controlada y la liberación de los medicamentos que deben controlarse para una administración adecuada de los mismos. Los implantes con microchip se utilizan para la liberación programada del implante, así como para detectar la ubicación adecuada del implante en el cuerpo.
Nuestro equipo de DBMR ha investigado el mercado de nanorobots y ha sido testigo de que América del Norte domina el mercado de nanorobots debido al aumento en la adopción de tecnología de nanorobots. Además, la presencia de una infraestructura sanitaria sofisticada impulsará aún más el crecimiento del mercado de nanorobots en la región durante el período previsto. Se estima además que las crecientes áreas de aplicación de los microscopios y la incorporación de la microscopía con la espectroscopia brindarán oportunidades potenciales para el crecimiento del mercado de nanorobots en los próximos años.
Para saber más sobre el estudio, por favor visite:https://www.databridgemarketresearch.com/es/reports/global-nanorobots-market
- Aparición de la IA en la nanomedicina
El uso de la nanotecnología está definitivamente en aumento. Los científicos confían cada vez más en esta metodología en el campo de la medicina. Los nanomedicamentos se utilizan para diagnosticar y tratar muchas enfermedades complejas, como el VIH, el cáncer, la malaria, el asma y diversas enfermedades inflamatorias. En los últimos años, la administración de fármacos modificados con nanopartículas se ha vuelto necesaria en el campo de la terapéutica y el diagnóstico debido a su mayor eficacia y tratamiento. Si la nanotecnología se combina con la IA, se pueden resolver muchos problemas en el desarrollo de formulaciones. Por ejemplo, la IA asistió la preparación de silicasomas. Los silicasomas son una combinación de iRGD, un péptido que penetra tumores, y nanopartículas de sílice mesoporosas multifuncionales cargadas con irinotecán. Las nanomedicinas han aumentado la absorción de silicasomas de tres a cuatro veces, ya que iRGD ayuda a mejorar la transcitosis de los silicasomas.
- IA en la administración combinada de fármacos y la predicción de sinergismo/antagonismo
Se han aprobado y comercializado varias combinaciones nuevas de medicamentos para tratar enfermedades complejas, como la tuberculosis y el cáncer, ya que pueden proporcionar un efecto sinérgico para una rápida recuperación de los pacientes.. Los fármacos potenciales elegidos para esta combinación requieren una detección de alto rendimiento de un número considerable de fármacos, lo que hace que el proceso sea tedioso. Por ejemplo, la terapia contra el cáncer implica una combinación de seis o siete fármacos. Rashid y cols. desarrolló un modelo de plataforma de optimización de fenotipo cuadrático, que se utiliza para detectar la terapia combinada óptima para el tratamiento del mieloma múltiple resistente a bortezomib a través de una colección de 114 medicamentos aprobados por la FDA. Los dos mejores fármacos involucrados en este modelo son la decitabina (Dec) y la mitomicina C (MitoC).
Además de las aplicaciones avanzadas de la IA, también tiene importancia en el posicionamiento en el mercado. Con la facilidad de la tecnología y el comercio electrónico, se ha vuelto más fácil para todas las empresas publicitar su marca en la plataforma pública. Una de las herramientas más utilizadas es el SEO, que la mayoría de empresas utilizan para ocupar una posición fija en el marketing online y ayudar a posicionar el producto en el mercado. Las empresas intentan constantemente gestionar su posición en una posición más alta en el juego, dando reconocimiento a su marca en poco tiempo.
Nuestro equipo de DBMR ha investigado el mercado de envases de comercio electrónico y ha sido testigo de que Asia-Pacífico domina el mercado de envases de comercio electrónico en términos de participación de mercado e ingresos y su dominio continuará floreciendo durante el período de pronóstico. Esto se debe a la creciente preferencia de los consumidores por las cajas de cartón ondulado en países en crecimiento como India, China y Japón. , China lidera el mercado de Asia y el Pacífico. Covid-19 impulsó el crecimiento del mercado. El Covid-19 restringió el movimiento de personas y materiales. El comercio electrónico jugó un papel importante en la pandemia porque aumentó la demanda de bienes esenciales como comestibles, medicinas, verduras y otros productos.
Para saber más sobre el estudio, por favor visite:https://www.databridgemarketresearch.com/es/reports/global-e-commerce-packaging-market
Conclusión:
Con el avance de la inteligencia artificial y sus extraordinarias herramientas, las empresas farmacéuticas están obteniendo ventajas en muchos aspectos. Afecta el proceso de desarrollo de fármacos junto con el ciclo de vida general del producto, lo que a cambio explica fácilmente el aumento en el número de empresas emergentes. El sector de la salud enfrenta muchos desafíos, como el aumento del costo de los medicamentos y las terapias. La sociedad necesita cambios significativos en este ámbito, a los que hay que darle importancia. A medida que avanza la era de la salud digital y aumenta la prevalencia de la IA, también están saliendo a la luz medicamentos personalizados con la dosis deseada, los parámetros de liberación y otros aspectos necesarios que se pueden fabricar de acuerdo con las necesidades individuales del paciente. Las tecnologías basadas en inteligencia artificial no solo ayudarán a acelerar el tiempo necesario para que los productos estén disponibles en el mercado, sino que, además, también ayudarán a mejorar los productos y la seguridad general del proceso de producción.
Además, también proporcionará una mejor utilización de los recursos disponibles y rentables, aumentando así la importancia de la automatización. Además de este aspecto, la preocupación más importante asociada con la implementación de estas tecnologías es la pérdida de empleos que se produciría y las estrictas regulaciones requeridas para el funcionamiento de la IA. Sin embargo, estos sistemas ayudan a fomentar la simplicidad en los humanos y no los reemplazan por completo. Muchos comerciantes incluyen componentes de IA en sus ofertas estándar o brindan acceso a plataformas de IA como servicio (AIaaS). Sus costos de hardware, software y personal para la IA pueden volverse elevados. La importancia de AIaaS es que permite a individuos y empresas experimentar con IA para diversos fines comerciales. Los diversos subcampos de la IA, a saber, el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, también son igualmente útiles en el descubrimiento de fármacos. Además de estas, varias otras tecnologías respaldan y habilitan la IA, a saber, la visión por computadora, el Internet de las cosas, los algoritmos avanzados y las unidades de procesamiento gráfico.
