最近，人工智能 (AI) 的使用正在快速增长。几乎在每个领域，人工智能的使用都在增加。随着它的适应，许多事情变得更加顺利。随着围绕人工智能的炒作加速，大型市场参与者和商家一直在争相推广其产品和服务如何使用人工智能。人工智能是机器对人类智能过程的再创造，主要通过计算机系统。通常，他们所说的人工智能只是人工智能的一个组成部分，例如机器学习。人工智能需要硬件和软件的组合来编写和训练机器学习算法。一些与人工智能类似的编程语言很受欢迎，例如 Python、R 和 Java。
我们的 DBMR 团队调查了机器学习操作化软件市场，并发现北美在 2022-2029 年的预测期内占据机器学习操作化软件市场的主导地位，并且由于主要关键参与者的存在以及该地区技术创新数量的增加，其主导趋势将在预测期内继续蓬勃发展。预计该市场在 2022-2029 年的预测期内将呈现 44.7% 的复合年增长率。
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人工智能的历史
尽管人工智能最近由于数据量增加、算法先进、计算能力和存储改进而变得更加流行，但这个术语是在 1956 年引入的。当时，他们探索了诸如问题解决和符号方法等主题。在 20 世纪 60 年代，美国国防部对这一领域产生了浓厚的兴趣，并开始训练计算机模仿人类的基本推理能力。例如，国防高级研究计划局 (DARPA) 在 20 世纪 70 年代完成了街道地图项目。这项早期工作为当今计算机中可见的自动化和形式推理铺平了道路，包括旨在补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。
人工智能如何改变我们的世界
人工智能为我们的生活带来了诸多好处，例如在线搜索推荐、聊天机器人、语音助手等等。日复一日，人工智能正成为我们生活中不可或缺的一部分。人工智能将在未来带来巨大的好处，因为它将提高各个行业的生产率和生产力。在现在和不久的将来，人工智能驱动的自动化非常耗时。数小时的手工工作可以实现自动化。它适用于任何地方。它可以在任何地方使用，预测交通或天气状况。人工智能自动化的使用是其他主要好处之一。
人工智能的优势
- 减少人为错误
人工智能有利于减少所谓的“人为错误”。人类难免会犯错，但计算机系统不会犯错。如果计算机编程正确，就不会犯错。人工智能通过一组特定的算法应用先前收集的信息，从而发挥其优势。因此，在这方面，错误被最小化，并且更高精度的可能性更高。
- 代替人类承担风险
借助人工智能机器人，我们可以克服人类的许多危险限制，而人工智能机器人反过来可以为我们做一些困难的事情，这是人工智能最显著的优势之一。
例如，如果我们回想一下乌克兰切尔诺贝利核电站爆炸事件，当时还没有人工智能机器人可以帮助我们最大限度地减少辐射的影响；人工智能机器人可以通过将火势降到最低来拯救大量人群。在干预可能很危险的情况下，可以使用人工智能机器人。
- 全面可用性
如果不算休息时间，普通人每天大约工作 4-6 小时。对于人类来说，整天工作非常困难，甚至不可能。保持工作与生活的平衡、处理个人责任以及繁琐的工作压力都很困难。有时某些工作是必不可少的，需要在特定的时间内完成，但有时这是不可能的。使用人工智能，我们可以让机器全天候工作，没有任何休息，而且它们甚至不会感到无聊，这与人类不同。
- 协助研究
人工智能使研究人员能够处理来自各种来源的大量数据。有了实时数据，只要易于翻译，研究就可以从大量可用信息中受益。儿童癌症数据实验室等医学研究机构正在为医疗保健专业人员开发有用的软件，以更好地指导广泛的数据收集。人工智能也被广泛用于评估和检测症状，以防止疾病进展。远程医疗解决方案正在实施，以跟踪患者进展、恢复重要的诊断数据并帮助将人口信息传递到共享网络。
- 减轻医生压力
根据一些最新研究报告，超过一半的主治医生因最后期限压力和其他职场因素而感到压力。人工智能有助于简化流程、自动化功能、即时共享数据和组织操作，这通常可以帮助医生避免处理各种事情。然而，人工智能可以协助更耗时的操作，例如解释诊断，医疗专业人员可能会感受到一些压力缓解。
- 更安全的手术
外科医生获得了更高的技能水平，可以在狭小空间内进行手术，否则可能需要进行开放式手术。人工智能在这方面有所帮助，通过满足其在手术中的适当需求，在医疗机器人领域找到了合适的位置。机器人可以更准确地处理敏感器官和组织，降低感染风险、术后疼痛和减少失血。机器人手术具有更多优势，例如由于切口较小，疤痕更少，恢复时间更短。例如，荷兰马斯特里赫特大学医学中心在 2017 年使用人工智能辅助机器人缝合小血管，其中一些血管大于 0.03 毫米。机器人由外科医生操作和管理，外科医生的手部动作被转换成机器人手执行的精确动作。
我们的 DBMT 团队调查了妇科机器人手术市场，发现北美在妇科机器人手术市场占据主导地位，因为该地区人口对微创手术的需求不断增加。由于亚太地区对女性健康和医疗保健支出的认识不断提高，预计该地区在预测期内将出现显著增长。妇科机器人手术市场的一些主要参与者包括 BOWA-electronic GmbH & Co. KG、Prima Medical、XCELLANCE Medical Technologies、ATMOS MedizinTechnik GmbH & Co. KG、Ethicon US, LLC.、Johnson & Johnson Services, Inc.、Parkell, Inc.
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- 加强预防护理
人工智能和机器学习有助于传染病预防和管理。疫情情报平台 Blue Dot 有助于分析机票和飞行路线，准确预测新冠肺炎从武汉到曼谷、首尔和台北的传播路径。同样，人工智能系统可以帮助医生在患者进入急诊室时发现疾病的传播，并快速做出诊断，从而实现有效的隔离和检疫程序。
- 降低总体成本
人工智能有助于大大减少执行特定流程所花费的时间和流程成本。例如，人工智能可以分析数百万张图像以检测疾病迹象。它消除了所涉及的昂贵手工工作。患者可以得到快速有效的治疗，带来诸多好处，例如减少入院人数、等待时间和对病床的需求。
最近的一项研究预测，人工智能自动化可以在多个领域节省大量成本，具体包括：
- 减少剂量错误——160 亿美元
- 机器人辅助手术——400亿美元
- 行政工作流程援助——180 亿美元
- 虚拟护理助理——200 亿美元
- 欺诈检测——170 亿美元
我们的 DBMR 团队对微创医疗机器人、成像和可视化系统及手术器械市场进行了调查，并发现到 2028 年该市场规模将达到 912.2 亿美元，并将在上述预测期内以 8.6% 的复合年增长率增长。北美地区因意外伤害率高且老年人口众多而引领微创医疗机器人、成像和可视化系统及手术器械市场。由于道路交通事故、日本和中国老年人口增加以及新兴经济体预计将推动该地区 MIS 程序的兴起，预计亚太地区将在 2021 年至 2028 年的预测期内以显着的增长率扩张。
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人工智能进入医疗领域
AI 在药品开发中发挥着巨大作用，使其能够进行合理的药物设计；帮助制定决策；了解适合患者的正确治疗方法，包括个性化药物；并管理生成并用于未来药物开发的临床数据。例如，E-VAI 是一个由 Eularis 开发的分析和决策 AI 平台，它使用机器学习算法根据竞争对手、关键利益相关者和当前的市场份额创建分析路线图，以预测药品销售的主要驱动因素，这有助于营销主管分配资源以最大限度地获得市场份额，也使他们能够预测在哪里进行投资。
人工智能在药物研发中发挥着至关重要的作用。人工智能可以识别靶点和先导化合物，在短时间内更快地验证药物靶点，并优化药物结构设计。它在药物研发的各个方面都有广泛的应用。解释如下：
尽管人工智能具有诸多优势，但它也面临一些重大的数据挑战，例如数据的规模、增长、多样性和不确定性。各制药公司用于药物开发的数据集可能涉及数百万种化合物，而传统的机器学习工具无法处理此类问题。
例如，基于定量构效关系（QSAR）的计算模型可以在短时间内预测大量化合物或简单的物理化学参数，如log P或log D。此外，基于QSAR的模型还面临训练集中实验数据错误、训练集较小以及缺乏实验验证等严重问题。
目前已引入了大量计算机模拟方法和虚拟化学空间中的虚拟筛选化合物，这些方法与基于结构和配体的方法相结合，可以更好地进行概况分析，更快地消除非先导化合物，并以更低的成本选择药物分子。药物设计算法（如库仑矩阵和分子指纹识别）考虑了物理、化学和毒理学概况，有助于选择先导化合物。
我们的 DBMR 团队调查了计算机药物发现市场，发现北美地区在计算机药物发现市场中处于领先地位，这得益于快速的技术进步、强大的供应商以及大量患有各种慢性和传染病的患者群体。由于学者人数的增加以及对癌症和糖尿病的广泛研究，亚太地区预计将以显着的增长率扩张。此外，生物标志物识别领域的高增长以及对降低再入院率和医疗错误的关注也有望促进全球市场的增长。
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药物研发中使用的 AI 工具列表
各种 AI 工具被广泛用于药物研发。有几种基于网络的工具，如 LimTox、admetSAR、Toxtree 和 pkCSM，可帮助降低许多不同检测的成本。先进的基于 AI 的方法主要寻找化合物的相似性或根据输入特征预测化合物的毒性。另一个这样的工具是 eToxPred，它有助于估计化合物的毒性和许多小有机分子的合成可行性，准确率高达 72%。还有许多其他工具有助于预测化合物的毒性。很多时候，一些 FDA 批准的药物有严重的不良事件，需要尽早预测；这些 AI 工具就是在这方面使用的。AI 工具种类繁多，但我们在此提到一些工具：
人工智能制药市场一览
许多制药公司正在转向人工智能，以降低与实验相关的财务成本和失败几率。人工智能市场规模从 2015 年的 2 亿美元增长到 2018 年的 7 亿美元，预计到 2024 年将达到 50 亿美元。人工智能预计将彻底改变制药和医疗行业，预计从 2017 年到 2024 年将增长 40%。许多制药公司已经进行了大规模投资，并继续投资人工智能，并与多家人工智能公司合作开发必不可少的医疗保健工具。例如，谷歌的子公司 DeepMind Technologies 与皇家自由伦敦 NHS 基金会信托基金合作，用于帮助治疗急性肾损伤。另一个例子是勃林格殷格翰和 HealX 合作寻找治疗罕见神经系统疾病的疗法。礼来公司和 Atomwise 合作开发针对新型蛋白质靶点的药物。榜单上的另一项是 Mateon Therapeutics 与 PointR Data 的合作，帮助治疗晚期黑色素瘤、胰腺癌和神经胶质瘤。F. Hoffmann-La Roche 和 Owkin 已经进行了许多基于机器学习算法的临床试验。
基于人工智能的高级应用程序
- 基于人工智能的药物输送纳米机器人
纳米机器人主要由集成电路、传感器、电源和安全数据备份组成，并通过人工智能等计算技术进行维护。它们被编程为避免碰撞、目标识别、检测和附着，最后从体内排出。纳米/微型机器人的最新进展使它们能够根据生理条件（例如 pH 值）导航到目标部位，从而提高功效并减少全身不良反应。
需要考虑许多参数，例如剂量调整、持续释放、控制释放以及需要控制的药物释放，以便适当地输送药物。微芯片植入物用于植入物的程序化释放以及检测植入物在体内的适当位置
我们的 DBMR 团队调查了纳米机器人市场，发现由于纳米机器人技术的采用率不断上升，北美在纳米机器人市场占据主导地位。此外，在预测期内，先进的医疗保健基础设施的存在将进一步推动该地区纳米机器人市场的增长。显微镜应用领域的不断增长以及显微镜与光谱学的结合进一步估计将为未来几年纳米机器人市场的增长提供潜在机会。
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- 人工智能在纳米医学中的应用
纳米技术的应用无疑正在增加。科学家们越来越多地依赖这种方法并将其应用于医学领域。纳米药物用于诊断和治疗许多复杂疾病，即艾滋病毒、癌症、疟疾、哮喘和各种炎症性疾病。近年来，纳米粒子修饰的药物输送因其增强的疗效和治疗效果而在治疗和诊断领域变得必不可少。如果将纳米技术与人工智能相结合，它可以解决配方开发中的许多问题。例如，人工智能辅助制备硅小体。硅小体是 iRGD（一种肿瘤穿透肽）和载伊立替康的多功能介孔二氧化硅纳米粒子的组合。纳米药物使硅小体的吸收量增加了三到四倍，因为 iRGD 有助于改善硅小体的转胞吞作用。
- 人工智能在联合药物输送和协同/拮抗作用预测中的应用
多种新型药物组合已获批准上市，用于治疗结核病和癌症等复杂疾病，因为它们可以发挥协同作用，帮助患者快速康复。 为该组合选择的潜在药物需要对相当数量的药物进行高通量筛选，因此过程十分繁琐。例如，癌症治疗涉及六到七种药物的组合。Rashid 等人开发了一个二次表型优化平台模型，用于通过收集 114 种 FDA 批准的药物来检测治疗硼替佐米耐药多发性骨髓瘤的最佳联合疗法。该模型中涉及的最佳两种药物是地西他滨 (Dec) 和丝裂霉素 C (MitoC)。
除了人工智能的先进应用外，它在市场定位方面也具有重要意义。随着技术和电子商务的便利，所有公司在公共平台上宣传其品牌变得更加容易。最常用的工具之一是 SEO，大多数公司使用它来在在线营销中占据固定位置并帮助在市场上定位产品。公司不断尝试在游戏中保持更高的位置，在短时间内提高其品牌的知名度。
我们的 DBMR 团队调查了电子商务包装市场，发现亚太地区在市场份额和收入方面占据电子商务包装市场的主导地位，并将在预测期内继续保持主导地位。这是由于印度、中国和日本等发展中国家消费者对瓦楞纸箱的偏好日益增加。中国在亚太市场处于领先地位。Covid-19 促进了市场增长。Covid-19 限制了人员和物资的流动。电子商务在疫情中发挥了重要作用，因为对杂货、药品、蔬菜和其他产品等必需品的需求增加了。
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结论：
随着人工智能及其卓越工具的进步，制药公司在许多方面都获得了优势。它影响药物开发过程以及产品的整体生命周期，这反过来很容易解释初创企业数量的增加。医疗保健行业面临许多挑战，例如药品和治疗成本的增加。社会需要在这一领域做出重大改变，必须予以重视。随着数字健康时代的到来和人工智能的普及，个性化药物也应运而生，具有所需剂量、释放参数和其他所需方面，可根据个人患者需求制造。基于人工智能的技术不仅有助于加快产品上市所需的时间，而且除此之外，它们还将有助于改善产品和提高生产过程的整体安全性。
此外，它还将提供对成本效益和可用资源的更好利用，从而增加自动化的重要性。除此之外，实施这些技术最大的担忧是随之而来的失业和人工智能运行所需的严格规定。然而，这些系统有助于鼓励人类的简单性，但并不能完全取代它们。许多商家将人工智能组件纳入其标准产品中，或提供对人工智能即服务 (AIaaS) 平台的访问。他们在人工智能方面的硬件、软件和人员成本可能会很高。AIaaS 的重要性在于它允许个人和公司出于多种商业目的尝试人工智能。人工智能的各个子领域，即机器学习、神经网络和深度学习，在药物发现中也同样有用。除此之外，还有其他几种技术支持和实现人工智能，即计算机视觉、物联网、高级算法和图形处理单元。
