Récemment, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) s’est développée à un rythme rapide. Dans presque tous les domaines, l’utilisation de l’IA augmente. Avec son adaptation, beaucoup de choses deviennent plus fluides. Alors que le battage médiatique autour de l’IA s’est accéléré, les grands acteurs du marché et les commerçants se sont efforcés de promouvoir la manière dont leurs produits et services utilisent l’IA. L'intelligence artificielle est la recréation des processus de l'intelligence humaine par des machines, principalement via des systèmes informatiques. Habituellement, ce qu’ils appellent l’IA n’est qu’un composant de l’IA, comme l’apprentissage automatique. L’IA nécessite une combinaison de matériel et de logiciels pour écrire et entraîner des algorithmes d’apprentissage automatique. Quelques langages de programmation similaires à l'IA, tels que Python, R et Java, sont populaires.
Notre équipe DBMR a étudié le marché des logiciels d’opérationnalisation de l’apprentissage automatique et a constaté que l’Amérique du Nord domine le marché des logiciels d’opérationnalisation de l’apprentissage automatique au cours de la période de prévision 2022-2029 et continuera de développer sa tendance de domination au cours de la période de prévision en raison de la présence d’acteurs majeurs. acteurs clés et augmentation du nombre d’innovations techniques dans cette région. Le marché devrait afficher un TCAC de 44,7 % pour la période de prévision 2022-2029.
Pour en savoir plus sur l’étude, veuillez visiter : https://www.databridgemarketresearch.com/fr/reports/global-machine-learning-operationalization-software-market
Histoire de l'IA
Bien que l’IA soit devenue plus répandue récemment en raison de l’augmentation des volumes de données, des algorithmes avancés et des améliorations de la puissance de calcul et du stockage, le terme a été introduit en 1956. À cette époque, ils exploraient des sujets tels que la résolution de problèmes et les méthodes symboliques. Dans les années 1960, le ministère américain de la Défense s’est véritablement intéressé à ce domaine et a commencé à entraîner des ordinateurs à imiter le raisonnement humain de base. Par exemple, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) a achevé les projets de cartographie des rues dans les années 1970. Ces premiers travaux ont ouvert la voie à l’automatisation et au raisonnement formel visibles dans les ordinateurs d’aujourd’hui, y compris les systèmes d’aide à la décision et les systèmes de recherche intelligents conçus pour compléter et améliorer les capacités humaines.
Comment l'IA change notre monde
L'IA offre à nos vies des avantages significatifs tels que des recommandations de recherche en ligne, des chatbots, des assistants vocaux et bien plus encore. Chaque jour qui passe, elle devient partie intégrante de nos vies. L’IA apportera d’énormes avantages à l’avenir, car elle entraînera des taux de production plus élevés et une productivité plus élevée dans divers secteurs. À l’heure actuelle et dans un avenir proche, l’automatisation alimentée par l’intelligence artificielle prend beaucoup de temps. Les heures de travail manuel peuvent être automatisées. C’est applicable partout. Il peut être utilisé partout pour prédire la circulation ou les conditions météorologiques. L’utilisation de l’automatisation dans l’IA est l’un des avantages majeurs parmi d’autres.
Avantages de l'intelligence artificielle
- Réduction des erreurs humaines
L'intelligence artificielle est bénéfique pour réduire ce que l'on appelle « l'erreur humaine ». Les humains sont voués à faire des erreurs, mais ce n’est pas le cas des systèmes informatiques. Les ordinateurs ne commettent pas ces erreurs s’ils sont correctement programmés. L’IA est réalisée de manière bénéfique en appliquant des informations précédemment collectées via un certain ensemble d’algorithmes. Par conséquent, les erreurs sont minimisées à cet égard et la possibilité d’un degré de précision plus élevé devient plus élevée.
- Prend des risques à la place des humains
On peut surmonter plusieurs restrictions risquées des humains avec l’aide d’un robot IA qui à son tour peut faire les choses difficiles à notre place, et c’est l’un des avantages les plus importants de l’intelligence artificielle.
Par exemple, si nous revenons en arrière et rappelons-nous l’explosion de la centrale nucléaire de Tchernobyl en Ukraine, il n’existait à cette époque aucun robot alimenté par l’IA qui pourrait nous aider à minimiser l’effet des radiations dans cette situation ; Les robots IA auraient pu sauver la foule massive en minimisant l’incendie. Les robots IA peuvent être utilisés dans des cas où l’intervention peut être dangereuse.
- Disponibilité totale
Si nous gardons les pauses de côté, un humain moyen travaillera environ 4 à 6 heures par jour. Travailler toute la journée devient difficile, voire impossible pour les humains. Il est difficile de maintenir l’équilibre travail-vie personnelle, de gérer ses responsabilités personnelles et la pression fastidieuse du travail. Parfois, certains travaux sont essentiels et doivent être terminés dans un délai précis, mais c'est parfois impossible. Grâce à l'IA, nous pouvons faire fonctionner les machines 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans aucune interruption, et elles ne s'ennuient même pas, contrairement aux humains.
- Aide la recherche
L’IA permet aux chercheurs de dépasser le grand volume de données provenant de diverses sources. Avec des données en temps réel, la recherche peut bénéficier du vaste corpus d’informations disponibles, à condition qu’elles soient facilement traduites. Les instituts de recherche médicale tels que le Childhood Cancer Data Lab développent des logiciels utiles pour les professionnels de la santé afin de mieux orienter les collectes de données à grande échelle. L’IA a également été largement utilisée pour évaluer et détecter les symptômes afin de prévenir la progression de la maladie. Des solutions de télésanté sont en cours d'exécution pour suivre les progrès des patients, récupérer des données de diagnostic vitales et faciliter la transmission d'informations sur la population vers des réseaux partagés.
- Réduire le stress des médecins
Selon certains rapports de recherche les plus récents, plus de la moitié des médecins généralistes se sentent stressés par les contraintes de délais et d'autres facteurs liés au lieu de travail. L’IA aide à rationaliser les procédures, à automatiser les fonctions, à partager instantanément les données et à organiser les opérations, ce qui aide généralement les médecins à éviter de jongler avec les choses. Cependant, l’IA peut faciliter des opérations plus chronophages, en expliquant les diagnostics, par exemple, les professionnels de la santé peuvent bénéficier d’une certaine réduction du stress. »
- Des chirurgies plus sûres
Les chirurgiens acquièrent un niveau accru de compétences pour opérer dans de petits espaces qui pourraient autrement nécessiter une chirurgie ouverte. L’IA y contribue, trouvant sa place dans la robotique médicale en contribuant à répondre à ses besoins en chirurgie. Les robots peuvent être plus précis autour des organes et tissus sensibles, réduire le risque d’infection, la douleur postopératoire et réduire la perte de sang. La chirurgie robotique présente davantage d'avantages, tels que moins de cicatrices et des temps de récupération plus courts en raison des incisions plus petites nécessaires. Par exemple, le centre médical universitaire de Maastricht aux Pays-Bas a utilisé un robot assisté par IA en 2017 pour suturer de petits vaisseaux sanguins, certains mesurant plus de 0,03 millimètre. Le robot est manipulé et géré par un chirurgien dont les mouvements des mains sont convertis en actions précises effectuées par les mains du robot.
Notre équipe DBMT a étudié le marché de la chirurgie robotique gynécologique et a constaté que l'Amérique du Nord domine le marché de la chirurgie robotique gynécologique en raison de la demande croissante de chirurgie mini-invasive au sein de la population de la région. L'Asie-Pacifique devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision en raison de la prise de conscience croissante de la santé des femmes et des dépenses de santé dans la région. Certains des principaux acteurs opérant sur le marché de la chirurgie robotique gynécologique sont BOWA-electronic GmbH & Co. KG, Prima Medical, XCELLANCE Medical Technologies, ATMOS MedizinTechnik GmbH & Co. KG, Ethicon US, LLC., Johnson & Johnson Services, Inc. , Parkell, Inc.
Pour en savoir plus sur l’étude, veuillez visiter : https://www.databridgemarketresearch.com/fr/reports/global-gynecology-robotic-surgery-market
- Soins de prévention accrus
L’IA et l’apprentissage automatique contribuent à la prévention et à la gestion des maladies infectieuses. La plateforme de renseignement sur les épidémies, Blue Dot, aide à analyser les billets d'avion et les trajectoires de vol pour prédire avec précision la trajectoire du COVID-19 de Wuhan à Bangkok, Séoul et Taipei. De même, les systèmes basés sur l'IA peuvent aider les médecins à détecter la propagation de la maladie lorsque les patients entrent dans une salle d'urgence avec un diagnostic rapide afin de permettre des procédures d'isolement et de quarantaine efficaces.
- Réduisez les coûts globaux
L’IA contribue à réduire considérablement le temps nécessaire à l’exécution de processus particuliers ainsi que le coût de ces processus. Par exemple, l’IA peut analyser des millions d’images pour détecter les signes de la maladie. Cela supprime le travail manuel coûteux impliqué. Les patients sont traités plus rapidement et plus efficacement, ce qui présente plusieurs avantages tels que la diminution des admissions, des délais d'attente et du besoin de lits.
Une étude récente prédit des économies substantielles dans plusieurs domaines grâce à l’automatisation de l’IA, à savoir :
- Réduction des erreurs de dosage – 16 milliards de dollars
- Chirurgie assistée par robot – 40 milliards de dollars
- Aide au flux de travail administratif – 18 milliards de dollars
- Infirmières auxiliaires virtuelles – 20 milliards de dollars
- Détection de fraude – 17 milliards de dollars
Notre équipe DBMR a étudié le marché de la robotique médicale mini-invasive, des systèmes d’imagerie et de visualisation et des instruments chirurgicaux et a constaté que le marché représenterait 91,22 milliards de dollars d’ici 2028 et croîtrait à un TCAC de 8,6 % au cours de la période de prévision mentionnée ci-dessus. La région Amérique du Nord est leader sur le marché de la robotique médicale mini-invasive, des systèmes d'imagerie et de visualisation et des instruments chirurgicaux en raison du taux élevé de blessures accidentelles et de l'importante population gériatrique de la région. L’Asie-Pacifique devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision de 2021 à 2028 en raison des accidents de la route, de l’augmentation de la population gériatrique au Japon et en Chine, et l’économie émergente devrait favoriser l’émergence de procédures MIS dans cette région particulière. .
Pour en savoir plus sur l’étude, veuillez visiter :https://www.databridgemarketresearch.com/fr/reports/global-minimally-invasive-medical-robotics-imaging-visualization-systems-surgical-instruments-market
L'IA dans le domaine de la santé
L’énorme implication d’IA dans le développement d’un produit pharmaceutique lui confère une conception rationnelle ; aide à la prise de décision; comprend la thérapie appropriée pour un patient, y compris les médicaments personnalisés ; et gère les données cliniques générées et utilisées pour le développement futur de médicaments. Par exemple, E-VAI est une plate-forme d'IA analytique et décisionnelle développée par Eularis, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des feuilles de route analytiques basées sur les concurrents, les principales parties prenantes et qui détiennent actuellement des parts de marché pour prédire les principaux moteurs des ventes de produits pharmaceutiques, ce qui aide les responsables marketing à allouer des ressources pour un gain maximal de part de marché et leur permet également de savoir où investir.
L’IA joue un rôle essentiel dans la découverte de médicaments. L’IA peut reconnaître les composés clés et principaux, fournir une validation plus rapide de la cible du médicament dans un court laps de temps et optimiser la conception de la structure du médicament. Ses applications sont nombreuses dans divers aspects de la découverte de médicaments. C'est expliqué ci-dessous :
Malgré les avantages de l'IA, elle présente des défis importants en matière de données, tels que l'échelle, la croissance, la diversité et l'incertitude des données. Les ensembles de données disponibles pour le développement de médicaments dans diverses sociétés pharmaceutiques peuvent impliquer des millions de composés et des outils de ML conventionnels qui ne peuvent pas résoudre de tels problèmes.
Par exemple, un modèle informatique basé sur la relation quantitative structure-activité (QSAR) peut prédire un grand nombre de composés ou des paramètres physico-chimiques simples, tels que le log P ou le log D, en peu de temps. En outre, les modèles basés sur QSAR sont également confrontés à de sérieux problèmes tels qu'une erreur de données expérimentales dans les ensembles d'apprentissage, de petits ensembles d'apprentissage et le manque de validations expérimentales.
Il y a eu l'introduction de nombreuses méthodes in silico et de composés de criblage virtuel à partir d'espaces chimiques virtuels, qui, combinés aux approches basées sur la structure et les ligands, permettent une meilleure analyse de profil, une élimination plus rapide des composés sans plomb et une sélection de molécules médicamenteuses avec dépenses réduites. Les algorithmes de conception de médicaments, tels que les matrices coulombiennes et la reconnaissance d'empreintes moléculaires, prennent en compte les profils physiques, chimiques et toxicologiques pour faciliter la sélection d'un composé principal.
Notre équipe DBMR a étudié le marché de la découverte de médicaments in silico et a constaté que la région de l'Amérique du Nord est en tête du marché de la découverte de médicaments in silico en raison des progrès technologiques rapides, de la forte présence de fournisseurs puissants et de la présence d'une importante population de patients souffrant de diverses maladies chroniques et maladies infectieuses. L’Asie-Pacifique devrait connaître une croissance significative en raison de l’augmentation du nombre d’universitaires et des recherches approfondies sur le cancer et le diabète. En outre, la forte croissance dans le domaine de l’identification des biomarqueurs et l’accent mis sur la réduction des taux de réadmission et des erreurs médicales devraient également contribuer à la croissance du marché mondial.
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Liste des outils d'IA utilisés dans la découverte de médicaments
Divers outils d’IA sont largement utilisés dans la découverte de médicaments. Plusieurs outils Web, tels que LimTox, admetSAR, Toxtree et pkCSM, sont disponibles pour aider à réduire le coût de nombreux tests différents. Les approches avancées basées sur l'IA recherchent principalement les similitudes des composés ou prédisent la toxicité du composé en fonction des caractéristiques d'entrée. eToxPred est un autre exemple d'outil de ce type, qui permet d'estimer la toxicité des composés et la faisabilité de la synthèse de nombreuses petites molécules organiques avec une précision pouvant atteindre 72 %. De nombreux autres outils sont également présents pour aider à prédire la toxicité du composé. Souvent, certains des médicaments approuvés par la FDA entraînent des événements indésirables graves qui doivent être prédits le plus tôt possible ; ces outils d'IA sont utilisés à cet égard. Les outils d’IA constituent une large gamme d’ensembles, mais nous mentionnons ci-dessous certains d’entre eux :
Aperçu du marché pharmaceutique de l’IA
De nombreuses sociétés pharmaceutiques se tournent vers l’IA pour réduire le coût financier et les risques d’échec associés aux expériences. Le marché de l’IA a augmenté, passant de 200 millions de dollars américains en 2015 à 700 millions de dollars américains en 2018, et il devrait atteindre jusqu’à 5 milliards de dollars d’ici 2024. L’IA devrait révolutionner les secteurs pharmaceutique et médical et devrait connaître une croissance de 40 %. croissance de 2017 à 2024. De nombreuses sociétés pharmaceutiques ont réalisé des investissements importants et continuent d’investir dans l’intelligence artificielle et se sont associées à plusieurs sociétés d’IA pour développer des outils de santé essentiels. Par exemple, DeepMind Technologies, une filiale de Google, a collaboré avec le Royal Free London NHS Foundation Trust, qui a été utilisée pour aider en cas de lésions rénales aiguës. Un autre exemple est Boehringer Ingelheim et HealX, qui ont collaboré pour trouver des thérapies pour les maladies neurologiques rares. Eli Lilly and Company et Atomwise ont collaboré pour développer des médicaments sur de nouvelles cibles protéiques. Un autre élément sur la liste est la collaboration de Mateon Therapeutics et PointR Data, qui ont aidé à traiter le mélanome à un stade avancé, le cancer du pancréas et le gliome. F. Hoffmann-La Roche et Owkin ont mené de nombreux essais cliniques basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique.
Applications avancées basées sur l'IA
- Nanorobots basés sur l'IA pour l'administration de médicaments
Les nanorobots sont principalement constitués de circuits intégrés, de capteurs, d'une alimentation électrique et d'une sauvegarde sécurisée des données, qui sont gérés via des technologies informatiques telles que l'IA. Ils sont programmés pour éviter les collisions, identifier la cible, détecter et attacher, et enfin être excrétés du corps. Les dernières avancées en matière de nano/microrobots leur permettent de naviguer vers le site ciblé en fonction de conditions physiologiques, telles que le pH, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les effets indésirables systémiques.
De nombreux paramètres doivent être pris en compte, tels que l'ajustement de la dose, la libération prolongée, la libération contrôlée et la libération des médicaments qui doivent être contrôlés pour une administration appropriée des médicaments. Les implants à puce électronique sont utilisés pour la libération programmée de l'implant ainsi que pour détecter l'emplacement approprié de l'implant dans le corps.
Notre équipe DBMR a étudié le marché des nanorobots et a constaté que l'Amérique du Nord domine le marché des nanorobots en raison de l'adoption croissante de la technologie nano-robotique. En outre, la présence d’infrastructures de santé sophistiquées stimulera encore la croissance du marché des nanorobots dans la région au cours de la période de prévision. On estime en outre que les domaines d’application croissants des microscopes et l’incorporation de la microscopie à la spectroscopie offrent des opportunités potentielles pour la croissance du marché des nanorobots dans les années à venir.
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- Émergence de l’IA en nanomédecine
L’utilisation de la nanotechnologie est définitivement en hausse. Les scientifiques s’appuient et utilisent de plus en plus cette méthodologie dans le domaine de la médecine. Les nanomédicaments sont utilisés pour diagnostiquer et traiter de nombreuses maladies complexes, notamment le VIH, le cancer, le paludisme, l'asthme et diverses maladies inflammatoires. Ces dernières années, l’administration de médicaments modifiés par des nanoparticules est devenue nécessaire dans le domaine de la thérapeutique et du diagnostic en raison de son efficacité et de son traitement améliorés. Si la nanotechnologie est associée à l’IA, elle peut résoudre de nombreux problèmes liés au développement de formulations. Par exemple, l’IA a aidé à la préparation des silicasomes. Les silicasomes sont une combinaison d’iRGD, un peptide pénétrant dans les tumeurs, et de nanoparticules de silice mésoporeuse multifonctionnelles chargées d’irinotécan. Les nanomédicaments ont multiplié par trois à quatre l'absorption des silicasomes, car l'iRGD contribue à l'amélioration de la transcytose des silicasomes.
- L'IA dans l'administration combinée de médicaments et la prédiction de synergie/antagonisme
Plusieurs nouvelles combinaisons de médicaments ont été approuvées et commercialisées pour traiter des maladies complexes, telles que la tuberculose et le cancer, car elles peuvent produire un effet synergique pour un rétablissement rapide des patients.. Les médicaments potentiels choisis pour cette combinaison nécessitent un criblage à haut débit d’un nombre considérable de médicaments, ce qui rend le processus fastidieux. Par exemple, le traitement du cancer implique une combinaison de six ou sept médicaments. Rashid et coll. a développé un modèle de plateforme d'optimisation de phénotype quadratique, qui est utilisé pour détecter une thérapie combinée optimale pour traiter le myélome multiple résistant au bortézomib grâce à une collection de 114 médicaments approuvés par la FDA. Les deux meilleurs médicaments impliqués dans ce modèle sont la décitabine (Dec) et la mitomycine C (MitoC).
Outre les applications avancées de l’IA, elle joue également un rôle important dans le positionnement sur le marché. Avec la simplicité de la technologie et du commerce électronique, il est devenu plus facile pour toutes les entreprises de faire connaître leur marque sur la plateforme publique. L'un des outils les plus utilisés est le référencement, que la plupart des entreprises utilisent pour occuper une position fixe dans le marketing en ligne et aider à positionner le produit sur le marché. Les entreprises essaient constamment de gérer leur position à un niveau plus élevé dans le jeu, donnant ainsi une reconnaissance à leur marque en peu de temps.
Notre équipe DBMR a étudié le marché de l’emballage pour le commerce électronique et a constaté que l’Asie-Pacifique domine le marché de l’emballage pour le commerce électronique en termes de part de marché et de revenus et qu’elle continuera à asseoir sa domination au cours de la période de prévision. Cela est dû à la préférence croissante des consommateurs pour les boîtes en carton ondulé dans les pays en croissance comme l'Inde, la Chine et le Japon. , la Chine est leader sur le marché de l'Asie-Pacifique. Covid-19 a explosé la croissance du marché. Le Covid-19 a restreint la circulation des hommes et des matériaux. Le commerce électronique a joué un rôle important dans la pandémie, car la demande de biens essentiels tels que les produits d’épicerie, les médicaments, les légumes et d’autres produits a augmenté.
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Conclusion:
Avec les progrès de l’intelligence artificielle et de ses outils remarquables, les sociétés pharmaceutiques deviennent avantageuses à bien des égards. Elle impacte le processus de développement du médicament ainsi que le cycle de vie global du produit, ce qui explique en retour l'augmentation du nombre de start-up. Le secteur de la santé est confronté à de nombreux défis, tels que l'augmentation du coût des médicaments et des thérapies. La société a besoin de changements importants dans ce domaine, auquel il faut accorder de l'importance. À mesure que l’ère de la santé numérique s’étend et que la prévalence de l’IA augmente, des médicaments personnalisés apparaissent également avec la dose souhaitée, les paramètres de libération et d’autres aspects requis qui peuvent être fabriqués en fonction des besoins individuels des patients. Les technologies basées sur l'IA contribueront non seulement à accélérer le temps nécessaire à la mise en ligne des produits sur le marché, mais elles contribueront également à l'amélioration des produits et à la sécurité globale du processus de production.
En outre, cela permettra également une meilleure utilisation des ressources rentables et disponibles, augmentant ainsi l’importance de l’automatisation. Outre cet aspect, la préoccupation la plus importante associée à la mise en œuvre de ces technologies concerne les pertes d’emplois qui en résulteraient et les réglementations strictes requises pour le fonctionnement de l’IA. Cependant, ces systèmes contribuent à encourager la simplicité chez les humains et ne les remplacent pas complètement. De nombreux commerçants incluent des composants d’IA dans leurs offres standard ou donnent accès à des plateformes d’IA en tant que service (AIaaS). Leurs coûts en matière de matériel, de logiciels et de personnel pour l’IA peuvent devenir élevés. L’importance de l’AIaaS est qu’elle permet aux particuliers et aux entreprises d’expérimenter l’IA à plusieurs fins commerciales. Les différents sous-domaines de l’IA, à savoir l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, sont également utiles à la découverte de médicaments. Outre celles-ci, plusieurs autres technologies prennent en charge et permettent l’IA, à savoir la vision par ordinateur, l’Internet des objets, les algorithmes avancés et les unités de traitement graphique.
