مقیاس نوآوری‌های پزشکی و علمی در صنعت بیوفارماسی با سرعت بالایی در حال توسعه است. جهت هم‌راستایی این صنعت با تحول دیجیتال، نیاز به تعامل بهتر با بیمار حس شده و این موضوع باعث ایجاد مدل‌های کسب‌و‌کار جدید می‌گردد. از طرفی بکارگیری هوش مصنوعی در بیوفارما رو به افزایش است. داده‌ها ایجاد شده، ثبت و ضبط می‌شوند، سپس مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند و در زمان واقعی و به صورت realtime از طریق دستگاه‌های پزشکی نوآورانه‌ استفاده می‌شوند. مزیت رقابتی اصلی برای شرکت‌ها میزان توانایی آنها در تولید بینش و شهود از منابع مختلف داده است و سبب رشد و شکوفایی بیوفارماسی هوشمند می‌شود. پس می‌توان گفت تحول دیجیتال در این صنعت یک ضرورت استراتژیک است.

اگرچه سطح بالایی از نوآوری در بیوفارما وجود دارد با این وجود شرکت‌ها به دلیل افزایش رقابت و زمان چرخه تحقیق و توسعه، زمان کوتاه‌تر برای ارایه محصول به بازار، ثبت اختراعات و قوانین نظارتی با محیطی پیچیده و چالش‌برانگیز روبرو هستند. تحول دیجیتال در این صنعت می‌تواند زمینه‌ای برای تحقیق و توسعه بیوفارما فراهم کند. البته تحول دیجیتال فراتر از فرایند تحقیق و توسعه است، زیرا شرکت‌ها در این رویکرد به دنبال بهبود عملکرد عملیاتی، افزایش بهره‌وری و کارایی و مقرون به‌صرفه‌بودن محصول در کل زنجیره ارزش بیوفارما هستند (شکل ۱ را ببینید). تحول دیجیتال همچنین بر مدل‌های کسب‌و‌کار، توسعه محصولات و خدمات جدید و نحوه تعامل شرکت‌ها با متخصصان مراقبت‌های بهداشتی، بیماران و سایر مشتریان تأثیر خواهد گذاشت. درنهایت، تحول دیجیتالی گام بعدی در تکامل شرکت‌های بیوفارما است. تحول دیجیتال باعث می‌شود تا شرکت‌های بیوفارما بتوانند محصولات و خدمات جدیدی را نوآوری کرده و مشتریان را به طور موثرتر درگیر کنند و فرایندها را با کارایی بیشتری جلو ببرند.

هوش مصنوعی و تحول دیجیتال در بیوفارماسی

تحول دیجیتال موفق با رهبری موثر و حمایتی و بکارگیری فرهنگ همکاری همراه است. با این حال نیروی محرک اصلی تحول دیجیتال، فناوری‌های نوظهور هستند که دستیابی به مزیت رقابتی شرکت‌ها را ساده می‌کند و در تجزیه و تحلیل داده‌ها نقش اساسی دارند. نمونه‌ای از این فناوری‌ها هوش مصنوعی، بلاک‌چین، رایانش ابری و واقعیت مجازی می‌باشند. نقش اساسی این فناوری‌ها در بهبود کیفیت داده و جریان اطلاعات و استحکام بینش حاصل از این داده‌ها است.

کمپانی های بیوفارما در حال کشف ظرفیت‌های دیجیتال برای تحول این صنعت هستند، اما هنوز بسیاری از آنها از این قابلیت‌ها استفاده نکرده‌اند. در تحقیقات مشترکی که توسط Deloitte و MIT Sloan Management Review صورت گرفته، مشخص شد که تنها ۲۰ درصد از شرکت‌های بیوفارما به صورت دیجیتالی بالغ هستند و نبود دید روشن، رهبری و بودجه باعث عقب‌ماندگی این شرکت‌ها می‌شود. در مقایسه با سایر صنایع، بلوغ دیجیتالی بیوفارما و پذیرش الگوهای سازگار و منعطف رهبری و مدل‌های یادگیری انعطاف‌پذیر در رده‌های بالاتری از صنایع تولیدی، بیمه مالی و دولت قرار گرفته، اما از فناوری اطلاعات، صنعت سرگرمی و ارتباطات عقب مانده است. با این وجود تعهد بیوفارما به تحول دیجیتالی رو به افزایش است.

برخی از شرکت‌های بیوفارما به دنبال یافتن مدیر ارشد اطلاعات (CIO) هستند تا تحول دیجیتال را هدایت کند. اما برخی دیگر از شرکت‌ها به دنبال مدیر ارشد دیجیتال (CDO) یا مدیر ارشد اطلاعات دیجیتال (CDIO) هستند که ترکیبی از مهارت های CIO و CDO را داراست. صرف نظر از عنوان، رهبران تحول دیجیتال در شرکت‌های بیوفارما برای تبدیل مدل‌های کسب‌وکار و عملیاتی خود باید از داده‌ها و فناوری‌های نوظهور استفاده کنند. تأثیرگذارترین این فناوری‌ها زیر چتر هوش‌مصنوعی قرار دارند.

در حال حاضر، یادگیری ماشین (ML) در هسته بسیاری از فناوری‌های هوش مصنوعی قرار دارد. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های یادگیری ماشین و زیر‌مجموعه پیچیده‌تر آن که به عنوان یادگیری عمیق (DL) شناخته می شود، تغییرات بسیاری را به‌همراه داشته است. تا همین اواخر، بسیاری از شرکت‌ها فاقد تخصص برای به‌حداکثررساندن پتانسیل فناوری‌های هوش مصنوعی بودند که عمدتا به این دلایل می‌باشد: شناسایی موارد استفاده صحیح، ایجاد راه‌حل‌های سفارشی و اتخاذ این راهکارها در مقیاسی که نیاز به دسترسی به داده‌های حجم بالا هست، زیرساخت‌های تخصصی و قدرت پردازش و تیمی از کارشناسان داده و متخصصان تجزیه و تحلیل آن.

امروزه این وضعیت به سرعت تغییر می کند زیرا پذیرندگان اولیه هوش مصنوعی مانند غول‌های فناوری و استارتاپ‌ها، ابزارها و برنامه‌های توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی را به عنوان محصولات و خدمات ارائه می دهند و برای سایر شرکت‌ها این امکان فراهم می‌شود که از هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. با توجه به اینکه صنعت بیوفارما با مجموعه داده‌های بزرگ سروکار داشته و نیاز به قدرت محاسباتی بالا و استعدادهای فنی برتر دارد، آن دسته از شرکت‌هایی که مایل به سرمایه‌گذاری زودهنگام هستند، معمولا روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند.

بازار هوش‌مصنوعی در بیوفارما

طبق گفته شرکت MarketsandMarkets انتظار می‌رود که بازار هوش مصنوعی در صنعت بیوفارما با نرخ رشد سالانه ۵۲.۹ (CAGR) در هر سنت از ۱۹۸.۳ میلیون دلار در سال ۲۰۱۸ به ۳.۸۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۵ افزایش یابد. این مقادیر در هر چهار منطقه جغرافیایی متفاوت است: آمریکای شمالی، اروپا، آسیا و اقیانوسیه (APAC) و بقیه جهان (RoW)، که شامل آمریکای جنوبی، آفریقا و خاورمیانه است.

چهار برنامه کاربردی طراحی‌شده برای بلوغ بیشتر بازارهای هوش مصنوعی در صنعت بیوفارما بین سالهای ۲۰۱۸ و ۲۰۲۵ عبارتند از: کشف دارو، پزشکی دقیق (precision medicine)، تصویربرداری و تشخیص پزشکی و تحقیقات. کشف دارو بیشترین اندازه بازار را در این دوره به خود اختصاص داده است، از ۱۵۹.۸ میلیون دلار به ۲،۹۹۹.۷ میلیون دلار در سال ۲۰۲۵ با CAGR 52.0 درصد افزایش یافته است. پیش‌بینی می‌شود بازار پزشکی دقیق با بالاترین CAGR در آن بازه زمانی ۶۰.۲ درصد رشد کند و از ۱۶.۳ میلیون دلار در سال ۲۰۱۸ به ۴۴۰.۹ میلیون دلار آمریکا افزایش یابد. همچنین انتظار می‌رود تصویربرداری و تشخیص پزشکی و تحقیقات بالاتر از ۵۰ درصد رشد یابند.

عواملی که باعث افزایش رشد هوش مصنوعی در زنجیره ارزش می شوند

عوامل متعددی در رشد بازار جهانی هوش مصنوعی در بیوفارما و تحول دیجیتال نقش دارند. از دیدگاه فناوری و داده ها، سه عامل اساسی عبارتند از افزایش حجم داده‌ها، قدرت محاسبات و کاهش هزینه‌های محاسبات.

حجم داده‌های مراقبت‌های بهداشتی تولید شده بصورت تصاعدی در حال رشد است. به عنوان مثال، مقدار داده‌های ژنومیک تولید شده در دهه‌های اخیر از حدود ده مگابایت در سال در اواسط دهه ۱۹۸۰ به بیش از ۲۰ پتابایت از سال ۲۰۱۵ یعنی تا ۱۹ افزایش یافته است.

به همین ترتیب، شرکت‌های بیوفارما در حال تولید مقادیر فزاینده‌ای از داده‌های بیشمار در سراسر زنجیره ارزش این صنعت هستند. بخش اعظم این داده‌ها در قالب داده‌های دنیای واقعی (RWD) است که می‌تواند از انواع مختلفی از منابع مانند سوابق الکترونیکی سلامت، تصویربرداری پزشکی، سوابق بیمه، گجت‌های پوشیدنی، برنامه‌های بهداشتی، رسانه‌های اجتماعی و آزمایش‌های بالینی حاصل شود.

طبق بررسی شرکت Deloitte که بین ژانویه و آوریل سال ۲۰۱۸ انجام شد، این نتیجه حاصل گردید که ۶۰ درصد شرکت های بیوفارما در حال حاضر از ML برای تجزیه و تحلیل RWD استفاده می‌کنند، اما ۹۵ درصد انتظار دارند از آن در سالهای آینده استفاده کنند. علاوه بر این، ۹۰ درصد از پاسخ‌دهندگان قبلاً پروژه‌های مرتبط ایجاد کرده‌اند یا سرمایه‌گذاری را نیز انجام داده‌اند. اگرچه در حال حاضر تنها ۴۵ درصد از توانایی‌های لازم برای انجام این کار برخوردار هستند. در این بررسی همچنین مشخص شد که اتخاذ و استفاده از این فناوری‌ها کار آسانی نیست.

بررسی مقادیر عظیم داده‌های ساختاری و بدون ساختار، به الگوریتم‌هایی نیاز دارد که بتوانند منابع موجود در زنجیره ارزش بیوفارما را تحلیل کنند. همچنین به یک قدرت محاسبه باورنکردنی نیز نیاز دارد‌ که در یک دهه گذشته به صورت تصاعدی افزایش یافته است. از طرفی سرعت ریزپردازنده‌ها نیز با سرعت مشابهی افزایش یافته است. در عین حال هزینه انرژی محاسباتی به صورت نمایی کاهش یافته است. به عنوان مثال، هزینه توالی اولین ژنوم انسانی از تقریباً ۱۰۰ میلیون دلار در سال ۲۰۰۱ به چیزی بیش از ۱۰۰۰ دلار در سالهای اخیر کاهش یافته است. هزینه تراشه‌های اختصاصی AI نیز با سرعت رو به کاهش هستند.

هر کدام از عوامل ذکر شده می‌تواند باعث افزایش راندمان و بهره‌وری بیوفارما شود. با این وجود افزایش تدریجی برای صنعتی که نیاز به تحول دیجیتالی دارد، کافی نیست. اکنون زمان حرکت شرکت‌های بیوفارما است. اگر قرار است بیوفارما از این فاکتورها برای تحول دیجیتالی کامل استفاده کند، موانع قابل توجهی برای غلبه بر آنها وجود دارد که می‌توان به زیرساخت‌های IT و ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر اشاره کرد.

تحول دیجیتالی منجر به این خواهد شد که شرکت‌های بیوفارما از فناوری‌هایی برای سرعت بخشیدن به نوآوری، ساده‌سازی فرایندها و رفع موانع کاری استفاده کنند. فناوری‌های هوش مصنوعی در صدر این تحول قرار خواهند گرفت و به بهبود بهره‌وری، توسعه محصولات و خدمات با کیفیت‌تر کمک شایانی می‌کند. هوش مصنوعی و تحول دیجیتالی منجر به تغییرات اساسی در نقش‌ها و مسئولیت‌ها در شرکت‌های بیوفارما خواهد شد و شرکت‌ها را ملزم می‌کنند تا در تجربیات نیروی کار تجدید‌نظر کنند، نیروی کار ماهرتری را با سواد دیجیتال استخدام کنند و رویکرد خود را در رابطه با رهبری تغییر دهند.

آنچه که خواندید خلاصه‌ای از مقاله سایت دیلویت در رابطه با تحول دیجیتال در صنعت زیست‌پزشکی بود.