Buchvorstellung „Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Arzneimittelentwicklung“

Auf dem kürzlich in Hanoi abgehaltenen Seminar „Anwendung künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung“ wurde den vietnamesischen Lesern das von Dr. Harry Yang herausgegebene Buch „Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Arzneimittelentwicklung“ in der Übersetzung von Hoai Son, herausgegeben von Associate Professor Dr. Le Van Truyen, vorgestellt.

Das Buch „Data Science , Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Arzneimittelentwicklung“ ist Pflichtlektüre für Studenten und Fachleute der Pharmaindustrie.

Derzeit setzen viele Forschungsinstitute und große Pharmakonzerne weltweit Data Science, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in ihren Betrieben und ihrer Forschung ein, um den Prozess der Arzneimittelentwicklung grundlegend zu verändern. In diesem Zusammenhang entspricht das Buch „Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Arzneimittelentwicklung“ den dringenden Bedürfnissen von Mitarbeitern der Pharmaindustrie und Pharmaziestudenten in Vietnam.

Herausgeber des Buches ist Dr. Harry Yang, der über langjährige Erfahrung auf dem Gebiet biologischer und pharmazeutischer Daten verfügt, von der Entdeckung neuer Wirkstoffziele bis hin zur klinischen Forschung und Nachzulassung.

Überblick über das Seminar zur KI-Anwendung in der Arzneimittelentwicklung und Buchvorstellung in Hanoi.

Das von Medinsights – einer medizinischen Wissens- und Buchverlagsmarke von Alpha Books – veröffentlichte Buch „Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Development“ ist 484 Seiten stark und umfasst 13 Kapitel. Jedes Kapitel behandelt einen bestimmten Aspekt der Arzneimittelforschung und -entwicklung mit Data Science, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), wobei Data Science als wichtige „Grundlage“ der Arzneimittelentwicklung gilt.

Tatsächlich ist KI nur dann effektiv, wenn ausreichend hochwertige Daten vorliegen. Data Science und KI werden in vielen Phasen der Arzneimittelentwicklung eingesetzt, darunter in der Arzneimittelforschung, in präklinischen und klinischen Studien sowie in der Produktion und Vermarktung. Die Informationen aus dem Buch bieten den Lesern einen Gesamtüberblick über die digitale Transformation der Pharmaindustrie unter dem Einfluss von Data Science, KI und maschinellem Lernen.

Viele Kapitel des Buches befassen sich mit KI in der Arzneimittelforschung, KI-gestützten klinischen Studien, Anwendungen des maschinellen Lernens für die Präzisionsmedizin sowie Inhalten zur Arzneimittelsicherheit und Pharmakovigilanz auf Basis von Big Data. Die spezifischen Anwendungen von Data Science, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Buch veranschaulichen die Autoren anhand der Geschichte der Exscientia Company (UK), die Krebsmedikamente mithilfe von KI entwickelt und bisher Produkte in klinischen Studien getestet hat.

Ein weiteres im Buch vorgestelltes Beispiel ist Insilico Medicine (USA), das KI zur Entwicklung von Medikamenten gegen Lungenfibrose einsetzt und so die Zeit von 4–5 Jahren auf weniger als 18 Monate verkürzt. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Projekten führender Pharmaunternehmen weltweit: Bayer, Novartis und Pfizer arbeiten mit KI-Unternehmen zusammen, um die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen.

Es ist ersichtlich, dass Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Wissenschaftler nicht ersetzen, sondern als „superschnelle Assistenten“ bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen fungieren, Forschungsrichtungen vorschlagen und die sehr hohe Ausfallrate bei der traditionellen Arzneimittelentwicklung reduzieren.

In Vietnam ist die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung noch relativ neu, hauptsächlich in Start-ups oder kleinen Forschungszentren. Sie beschränkt sich bislang auf die Unterstützung der Patientendatenanalyse und des Studiendesigns durch KI, ohne dass es bereits zu klaren kommerziellen Produkten kommt. Dies wird sich jedoch deutlich verbessern, wenn die medizinische Dateninfrastruktur, die Technologie und die Personalkapazitäten verbessert werden – und das Buch „Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Development“ kann hierzu einen Beitrag leisten.

Laut Associate Professor Dr. Le Van Truyen, ehemaliger stellvertretender Gesundheitsminister und leitender Pharmaexperte beim Seminar zur Buchvorstellung.

Laut dem außerordentlichen Professor Dr. Le Van Truyen, dem ehemaligen stellvertretenden Gesundheitsminister und leitenden Pharmaexperten, ist das Buch „Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Development“ sowohl ein umfassendes Übersichtsdokument als auch ein praktischer Leitfaden. Es wird den Lesern – vom Technologieexperten bis zum medizinischen Forscher – dabei helfen zu verstehen, wie sie die Leistungsfähigkeit der Informationstechnologie nutzen können, um den Prozess der Entdeckung, Erprobung und baldigen Markteinführung neuer sicherer und wirksamer Medikamente zu beschleunigen und so der Mission des Schutzes der menschlichen Gesundheit zu dienen.

„Mit seiner leicht verständlichen Sprache, den anschaulichen Illustrationen und praktischen Beispielen ist das Buch auch für Ärzte, Apotheker, politische Entscheidungsträger, Gesundheitsmanager, Medizin- und Pharmastudenten und alle, die sich für die Entwicklung der modernen Medizin im patientenzentrierten Zeitalter hin zu einer präzisen und humanen Medizin mit Hilfe fortschrittlicher Wissenschaft und Technologie interessieren, geeignet“, kommentierte Associate Professor Dr. Le Van Truyen.

Mit seiner leicht verständlichen Sprache, den anschaulichen Illustrationen und praktischen Beispielen eignet sich das Buch auch für Ärzte, Apotheker, politische Entscheidungsträger, Gesundheitsmanager, Medizin- und Pharmastudenten und alle, die sich für die Entwicklung der modernen Medizin im patientenzentrierten Zeitalter hin zu einer präzisen und humanen Medizin mit Hilfe fortschrittlicher Wissenschaft und Technologie interessieren.

ASSOZIIERTER PROFESSOR, DOKTOR LE VAN TRUYEN

In ihrer Bewertung des Buchinhalts sagte Außerordentlicher Professor Dr. Pham Thi Thuy Van, Leiter der Abteilung für Pharmakologie und klinische Pharmazie an der Pharmazeutischen Universität Hanoi: „Das Buch „Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Arzneimittelentwicklung“ ist ein ausführliches, aktuelles und stark orientiertes Dokument zur Anwendung von Data Science, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, sowohl in der Phase vor als auch nach der Zulassung.“

„Aus der Perspektive einer Expertin für die Überprüfung klinischer Dossiers und eines Mitglieds des Drug Licensing Advisory Council (Gesundheitsministerium) schätze ich insbesondere die Kapitel, in denen KI-gestützte klinische Studien, Präzisionsmedizin, Real-World-Evidence (RWE) und auf Big Data basierende Pharmakovigilanz erörtert werden – Faktoren, die für die nationalen Arzneimittelzulassungsbehörden bei der Bewertung des Nutzen-Risiko-Verhältnisses und der Kosteneffizienz von Arzneimitteln zunehmend von Interesse sind“, teilte Frau Pham Thi Thuy Van mit.

Herr Nguyen Canh Binh, Vorstandsvorsitzender von Alpha Books, hielt bei der Buchvorstellungszeremonie eine Rede.

Das Buch befasst sich auch mit Änderungen der regulatorischen Bestimmungen zur Anpassung an technologische Entwicklungen, einschließlich der Schaffung eines Rechtssystems, das in der Lage ist, Big Data mithilfe moderner Technologien, einschließlich KI und ML, zu steuern, zu analysieren und zu interpretieren. Mit klarer Sprache, praktischen Beispielen und einem interdisziplinären Ansatz trägt das Buch dazu bei, die digitale Transformation in der Pharmaindustrie hin zu einer präzisen, wirksamen und humanen Medizin und Pharmazie voranzutreiben.

Darüber hinaus ist das Buch auch ein umfassendes, aktualisiertes Handbuch, das den Prozess der Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente beschreibt, die durch KI mit Big Data-Quellen verbunden sind, um Zeit zu verkürzen und Ressourcen zu sparen. Dies ist äußerst nützlich für Apotheker, Ärzte und alle, die im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung arbeiten.

NGUYEN CUONG

Quelle: https://nhandan.vn/ra-mat-sach-khoa-hoc-du-lieu-tri-tue-nhan-tao-va-hoc-may-trong-phat-trien-thuoc-post911851.html