Генеративный ИИ в фармацевтике: основные варианты использования для роста бизнеса

Рынок наук о жизни (Life Sciences), к которым относится в том числе и фармацевтическая отрасль, сталкивается с беспрецедентным давлением. Ужесточение конкуренции, затягивание сроков разработки препаратов и рост затрат требуют новых решений. Традиционные методы маркетинга и рекрутинга пациентов для клинических испытаний теряют эффективность. На этом фоне генеративный искусственный интеллект (Gen AI) становится ключевым драйвером изменений.

Согласно отчетам Accenture, Gen AI способен сократить до 50% рабочего времени специалистов в сфере life sciences, автоматизируя процессы и целые рабочие потоки. В этой статье мы рассмотрим, как генеративный ИИ меняет фармацевтику, какие проекты уже приносят прибыль бизнесу и как правильно внедрить новые технологии в свою компанию.

Рынок генеративного ИИ в фармацевтике:прогнозы

Потенциал технологии ИИ подтверждается рыночной статистикой. Глобальный рынок генеративного ИИ в сфере наук о жизни, в том числе в фармацевтической, оценивался в $233,74 млн в 2024 году. Ожидается, что к 2034 году он достигнет $1,544.13 млн, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) на уровне 20,78%.

Консалтинговая компания Deloitte сообщает, что генеративный ИИ может раскрыть ценность в размере $5–7 млрд для сектора life sciences. 90% этой суммы придется на три ключевые функции: клинические исследования, производство и цепочки поставок, а также коммерциализацию.

Топ вариантов использования генеративного ИИ в фармацевтике

Внедрение Gen AI охватывает весь жизненный цикл создания лекарства — от разработки до доставки на полки аптеки. Рассмотрим основные направления.

1. Исследования и разработка лекарств (R&D)

Вывод нового препарата на рынок стоит около $2,6 млрд и занимает до 10 лет. Gen AI помогает сократить эти сроки и расходы.

• Исследовательская помощь. Специализированные большие языковые модели (LLM), такие как Google Med-PaLM 2 или BioGPT, могут анализировать научную литературу, патенты и данные испытаний. Например, Pfizer сэкономила исследователям 16 000 часов поискового времени в год благодаря автоматизации анализа данных.
• Открытие новых молекул и соединений. Фундаментальные модели изучают принципы химии и генерируют новые соединения с нужными свойствами и низкой токсичностью.
• Секвенирование РНК и ДНК. ИИ интерпретирует огромные массивы геномных данных, выявляет паттерны и помогает в репозиционировании лекарств — то есть помогает найти новые способы применений для существующих препаратов).
• Фармаконадзор. Модели симулируют взаимодействие молекул, предсказывая побочные реакции (ADR), которые, например, здравоохранению США, ежегодно обходятся в $76–152 млрд.
• Дизайн клинических испытаний. Gen AI анализирует документацию и рекомендует протоколы, способы набора пациентов и географические локации, моделируя различные сценарии.

Реальный кейс: Биотех-стартап Insilico Medicine создал первый препарат, сгенерированный ИИ (INS018_055), который прошел клинические испытания. Компания потратила в 10 раз меньше финансирования по сравнению с традиционным подходом.

2. Производство и цепочки поставок

Генеративный ИИ оптимизирует процессы на заводе и логистику.

• Ассистент производства. ИИ агрегирует данные с IoT-датчиков, мониторит оборудование на предмет аномалий (например, утечки) и оптимизирует графики техобслуживания.
• Контроль качества. Компьютерное зрение в реальном времени отслеживает параметры (температура, давление) и стабильность качества партий, выявляя дефекты таблеток.
• Оптимизация запасов. Модели прогнозируют спрос, предотвращая дефицит сырья и отслеживая сроки годности.
• Управление цепочкой поставок (supply chain). ИИ-ассистенты помогают выбирать поставщиков, анализировать риски (геополитика, трафик) и подготавливать шаблоны контрактов.

Реальный кейс: Компания Sanofi внедрила платформу Plai с интеграцией Gen AI. Система оптимизирует использование сырья и управляет качеством. Благодаря этому Sanofi удалось предсказать 80% случаев низкого уровня запасов и пополнить их до необходимого.

3. Коммерциализация и маркетинг

Фармацевтические компании используют Gen AI для улучшения взаимодействия с клиентами и соблюдения регуляторных норм.

• Привлечение клиентов. Sales-ассистенты создают кастомизированные питчи и помогают готовиться к переговорам.
• Генерация контента. Маркетинговые ассистенты создают информационные материалы, презентации и помогают разрабатывать дизайны упаковок. А для взаимодействия с клиентами компании подключают чат-ботов, которые отвечают на запросы 24/7.
• Мониторинг рынка. Алгоритмы отслеживают соцсети на предмет отзывов о побочных эффектах и анализируют кампании конкурентов.

Реальный кейс: Pfizer в сотрудничестве с Publicis Groupe разработала платформу «Charlie». Она генерирует маркетинговый контент, проверяет факты и гарантирует соответствие строгим отраслевым регламентам.

4. Вспомогательные функции (Support Functions)

• Написание документов. Gen AI анализирует огромные объемы данных для создания черновиков регуляторных документов (для FDA и др.), выявляя несоответствия в исследованиях.
• Генерация синтетических данных — искусственно сгенерированных данных, которые имитируют статистические свойства. Создание данных пациентов, похожих на реальные, критично, например, для испытаний лекарств от редких заболеваний.
• Автоматизация HAQ. ИИ-движки готовят ответы на запросы органов здравоохранения (Health Authority Queries), что может снизить количество последующих вопросов на 50%.

Реальный кейс: PwC и Amazon внедрили решение, которое сократило время на подготовку отчетов по клиническим испытаниям на 90% и уменьшило затраты на $2–10 млн на одно испытание.

Как подойти к внедрению генеративного ИИ в фармацевтике

Успешная трансформация требует стратегического подхода. Вот ключевые шаги.

Выбор модели: готовая vs кастомизированная

У компаний есть два пути: использовать off-the-shelf решение или дообучать модель на своих данных. При этом готовые модели зачастую дешевле и их можно внедрить быстрее, в то время как кастомизация требует инвестиций (от $80,000 до $190,000 за модель уровня GPT-2). При этом McKinsey сообщает, что компании, инвестирующие в кастомизацию, получают вдвое лучший эффект. 

Корпоративная стратегия данных

Gen AI требует качественных данных. Необходимо обеспечить:

• Безопасность и доступность данных.
• Соответствие регуляторным нормам, так как речь идет о чувствительных медицинских данных.
• Управление данными (Data Governance) для минимизации рисков утечек.

Риски при использовании ИИ в фармацевтике

• Галлюцинации. ИИ может выдавать правдоподобную, но неверную информацию (например, невозможные структуры белков). Решение: внедрение проверок человеком (human-in-the-loop).
• Этика и предвзятость. Модели, обученные на ограниченных данных, могут упускать перспективные соединения или нарушать приватность. Важно разнообразие данных и соблюдение прав интеллектуальной собственности.

С чего начать: стратегия «Без сожалений»

Если вы сомневаетесь, с чего начать, Deloitte рекомендует подход «без сожалений» (no regrets bet). Выберите кейсы с низкой сложностью и высокой ценностью:

1. Саммари медицинских публикаций.
2. Черновики документации для испытаний.
3. Сбор конкурентной разведки.

Начните с проверки идеи. Это позволит протестировать технологию на одном кейсе без ресурсов полноценного проекта. После успешного пилота масштабируйте решение, объединяя несколько кейсов для трансформации предприятия.

Генеративный ИИ перестал быть экспериментом и стал необходимостью для сохранения конкурентоспособности в фармацевтике. От сокращения сроков разработки лекарств до оптимизации цепочек поставок — возможности технологии огромны. Однако успех зависит от правильной стратегии данных, выбора надежного партнера и управления рисками.

Команда Dinord обладает экспертизой в цифровизации фармацевтической отрасли. Мы поможем вам выбрать и при необходимости кастомизировать оптимальные решения для вашего бизнеса. Свяжитесь с экспертами Dinord, чтобы обсудить ваш проект и начать путь цифровой трансформации уже сегодня.