به نقل از گروه شهرآرا، تحولات فناورانه در حوزه سلامت به نقطهای رسیدهاند که دیگر نمیتوان هوش مصنوعی (AI) را یک فناوری لوکس یا آیندهنگرانه تلقی کرد. AI اکنون به ابزاری عملی، مؤثر و قابل اتکا تبدیل شده و در صورت ایجاد زیرساخت مناسب، میتواند در صنعت داروسازی ایران تغییرات بزرگی ایجاد کند. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی یعنی استفاده از الگوریتمهای پیشرفته کامپیوتری برای سرعت دادن به کشف داروها، کم کردن هزینههای تولید و ارائه درمانهای مناسب برای هر فرد. این فناوری به جای روشهای قدیمی که زمان زیادی میبرد، حجم بزرگی از دادهها را تحلیل میکند تا الگوهای پنهان را پیدا کند. این اطلاعات به محققان و داروسازان کمک میکند تا تصمیمهای بهتری بگیرند. در عمل، هوش مصنوعی تمام مراحل ساخت دارو، از ایده اولیه تا رسیدن آن به دست بیمار را بهبود میدهد.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در داروسازی
به نقل مقاله مرجع ما در این حوزه مهمترین مزایای هوش مصنوعی در داروسازی ایران در این حوزه، افزایش سرعت و کاهش هزینههاست. این نتایج کاملا ملموس و قابل اندازهگیری هستند.
- کاهش زمان کشف دارو: فرآیند تحقیق و توسعه که قبلا بیشتر از ده سال طول میکشید، با کمک هوش مصنوعی میتواند به چند سال یا حتی چند ماه کاهش پیدا کند.
- کاهش هزینههای سرسامآور تحقیق و توسعه (R&D): بخش بزرگی از بودجه صرف آزمایشهای ناموفق میشود. هوش مصنوعی با پیشبینیهای بهتر، جلوی بسیاری از این شکستها را میگیرد.
- افزایش دقت در پیشبینی اثرات دارو: الگوریتمها میتوانند عوارض جانبی یک دارو را قبل از تست انسانی با دقت خوبی پیشبینی کنند و ایمنی را بالا ببرند.
علاوه بر اینها، یک دستاورد بزرگ کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی، به حداقل رساندن خطای انسانی است. انسان در کارهای تکراری و پیچیده مانند بررسی هزاران نتیجه آزمایشگاهی، ممکن است اشتباه کند. سیستمهای هوشمند این کارها را با دقت کامل و بدون خستگی انجام میدهند.
کاربردهای عملی AI در داروخانههای ایران
کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی فقط به کارخانهها محدود نمیشود و به داروخانهها هم رسیده است. این فناوری به داروساز در تاسیس داروخانه کمک میکند تا خدمات بهتر و ایمنتری ارائه دهد.
- چک کردن تداخلات دارویی: سیستمهای هوشمند یک نسخه را در چند ثانیه بررسی کرده و هر نوع تداخل خطرناک بین داروها را به داروساز اطلاع میدهند.
- کمک به ساخت داروهای ترکیبی (Compounding): در ساخت داروهای ترکیبی که دقت بالایی میخواهد، سیستمهای بینایی ماشین میتوانند بر فرآیند نظارت کرده و از خطاهای انسانی جلوگیری کنند.
- مشاوره دارویی هوشمند: چتباتهای هوشمند به سوالات ساده بیماران پاسخ میدهند. این کار وقت داروساز را برای مشاورههای تخصصیتر آزاد میکند.
مقایسه فرآیند سنتی و مدرن داروسازی
برای درک بهتر این تحول، جدول زیر تفاوتهای اصلی بین روش سنتی و رویکرد جدید مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان میدهد.
| مرحله | روش سنتی | روش مبتنی بر هوش مصنوعی |
| کشف دارو | ۱۰ تا ۱۵ سال زمان، آزمون و خطای زیاد | ۲ تا ۵ سال زمان، طراحی هوشمند مولکول |
| آزمایش بالینی | انتخاب بیمار با معیارهای کلی | انتخاب دقیق بیمار بر اساس ژنتیک |
| تولید | تعمیر دستگاه پس از خرابی | پیشبینی خرابی و تعمیر پیشگیرانه |
| تجویز در داروخانه | بررسی دستی تداخلات دارویی | بررسی خودکار و فوری توسط سیستم |
پزشکی شخصیسازی شده (Personalized Medicine)
دوره تجویز یک دارو برای همه بیماران در حال تمام شدن است. بدن هر فرد به دلیل تفاوتهای ژنتیکی، به داروها واکنش متفاوتی نشان میدهد. هوش مصنوعی با تحلیل اطلاعات ژنتیکی هر فرد، پیشبینی میکند که کدام دارو و با چه مقداری برای او بهترین اثر را دارد. این شاخه جدید از علم، فارماکوژنومیکس نام دارد و آینده درمان بسیاری از بیماریها به حساب میآید. این مورد یک نمونه عالی از کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی مدرن است.
هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو (Drug Discovery)
اینجا نقطهای است که هوش مصنوعی واقعا شرایط را عوض میکند. به جای تکیه بر روشهای سنتی و آزمون و خطا، الگوریتمها میتوانند مسیر کشف دارو را هوشمندانه مدیریت کنند. این یک تحول اساسی در پیدا کردن درمانهای جدید است.
غربالگری مجازی (Virtual Screening)
فکر کنید به جای اینکه محققان هزاران ماده شیمیایی را در آزمایشگاه تست کنند، یک کامپیوتر قدرتمند میلیونها مولکول را در محیطی مجازی بررسی میکند. این کار که غربالگری مجازی نام دارد، با کمک هوش مصنوعی مولکولهایی را پیدا میکند که بیشترین شانس را برای تبدیل شدن به دارو دارند. این فرآیند در زمان و هزینه صرفهجویی زیادی میکند.
طراحی مولکول با Generative AI
این یکی از جذابترین جنبههای کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی است. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، میتواند ساختارهای مولکولی کاملا جدیدی طراحی کند که قبلا وجود نداشتهاند. این مولکولها به صورت اختصاصی برای درمان یک بیماری خاص ساخته میشوند و این امکان را به دانشمندان میدهند تا داروهایی با تاثیر بیشتر و عوارض کمتر تولید کنند.
پیشبینی ساختار پروتئین
یک دارو برای اثر کردن باید به پروتئین خاصی در بدن متصل شود. شناخت شکل سهبعدی این پروتئینها همیشه یک چالش بزرگ بود. ابزارهایی مثل AlphaFold که با هوش مصنوعی کار میکنند، این مشکل را حل کردهاند. آنها میتوانند ساختار پروتئینها را با دقت بالایی پیشبینی کنند و سرعت پیدا کردن اهداف دارویی را بسیار بالا ببرند.
کاربرد هوش مصنوعی در آزمایشهای بالینی (Clinical Trials)
آزمایشهای بالینی از مراحل طولانی و گران ساخت دارو هستند. یکی دیگر از زمینههای مهم برای کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی، بهینهسازی همین مرحله است.
انتخاب بیمار مناسب
گاهی علت شکست آزمایشها، انتخاب نادرست بیماران است. الگوریتمهای هوش مصنوعی با بررسی اطلاعات ژنتیکی و سوابق پزشکی، بیمارانی را پیدا میکنند که احتمالا بهترین واکنش را به داروی جدید نشان میدهند. این کار شانس موفقیت آزمایش را بالا میبرد.
بازوهای کنترل مصنوعی (Synthetic Control Arms)
در آزمایشهای سنتی، به یک گروه از بیماران دارونما (Placebo) داده میشود که از نظر اخلاقی همیشه درست نیست. بازوی کنترل مصنوعی یک راهکار جدید است. در این روش، هوش مصنوعی با استفاده از دادههای بیماران پیشین، یک گروه کنترل مجازی میسازد. به این شکل، دیگر نیازی به گروه دارونما نیست و تمام شرکتکنندگان میتوانند داروی اصلی را دریافت کنند.
نقش هوش مصنوعی در تولید و زنجیره تامین دارو
پس از تایید دارو، نقش هوش مصنوعی تمام نمیشود. این فناوری در تولید و توزیع دارو هم کاربردهای مهمی دارد.
دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins)
دوقلوی دیجیتال یک نسخه کاملا مجازی از یک کارخانه داروسازی است. مهندسان میتوانند هر تغییری را اول روی این مدل دیجیتال امتحان کنند. برای مثال، بهترین شرایط تولید یک دارو را در محیط مجازی شبیهسازی میکنند تا جلوی هدر رفتن مواد اولیه در دنیای واقعی را بگیرند.
تعمیرات پیشگیرانه
خرابی یک دستگاه در خط تولید میتواند تولید را برای ساعتها متوقف کند. سیستمهای هوش مصنوعی با بررسی دادههای سنسورها، نشانههای اولیه خرابی را تشخیص میدهند و قبل از بروز مشکل، برای تعمیر آن هشدار میدهند. این کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی، تداوم تولید را تضمین میکند.
چالشهای پیادهسازی هوش مصنوعی در داروسازی ایران
با تمام این مزایا، پیادهسازی و کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی ایران با مشکلات جدی روبرو است.
- دادههای جزیرهای: اطلاعات پزشکی در ایران بین بیمارستانها، بیمهها و داروخانهها یکپارچه نیست. این پراکندگی دادهها، تحلیل جامع توسط هوش مصنوعی را سخت میکند.
- زیرساخت سختافزاری: الگوریتمهای هوش مصنوعی به کامپیوترهای بسیار قوی نیاز دارند. هزینه خرید و نگهداری این سرورها برای بسیاری از شرکتهای ایرانی بالاست.
- قوانین و رگولاتوری: هنوز قوانین روشنی در مورد مالکیت دادههای بیماران و مسئولیت خطاهای احتمالی سیستمهای هوشمند توسط سازمان غذا و دارو وجود ندارد. این موضوع سرمایهگذاری را سخت میکند.
آینده هوش مصنوعی در صنعت داروسازی (۲۰۲۵ و بعد)
نگاه به آینده، از تحولات بزرگتری خبر میدهد. دو روند مهم، آینده هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی را میسازند.
آزمایشگاههای خودران (Self-driving Labs)
آزمایشگاهی را تصور کنید که رباتها همه تستها را انجام میدهند و هوش مصنوعی نتایج را تحلیل کرده و برای مرحله بعد تصمیم میگیرد. همه اینها بدون دخالت انسان. این ایده که آزمایشگاه خودران نام دارد، در حال تبدیل شدن به واقعیت است و سرعت تحقیقات را به شدت افزایش میدهد.
داروهای دیجیتال (Digital Therapeutics)
آینده درمان فقط قرص و آمپول نیست. داروهای دیجیتال نرمافزارهایی هستند که برای درمان یک بیماری تجویز میشوند. برای مثال، یک اپلیکیشن هوشمند میتواند به درمان افسردگی کمک کند. این نرمافزارها مانند داروهای واقعی توسط نهادهای ناظر تایید میشوند. این هم نمونهای دیگر از کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی پیشرفته است.
سخن پایانی
در نهایت، کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی به معنی حذف داروساز نیست. این فناوری یک دستیار هوشمند است که به متخصصان کمک میکند کارشان را بهتر انجام دهند. شرکتهای دارویی ایران برای باقی ماندن در رقابت جهانی، باید به سمت این تکنولوژی حرکت کنند. پذیرش این تغییرات دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت برای آینده سلامت جامعه است.
