外部メディアレビューによると、AGIは薬物研究開発の効率性を改善し、より多くの病気に対抗するのを助けることが期待されますが、この目標は適用されるまでまだ遠くです。 記事によると、AIは分子スクリーニング、データ分析、臨床設計におけるスピードの利点を示していますが、「病気の急な治癒」を意味しません。

薬検知でAIのスピードアップ。

従来の創薬は、遺伝子、タンパク質、分子構造、長い研究開発サイクル、高コストの繰り返しの誤差を伴い、多くの進歩は偶然であると述べた。 AIは、人工的な能力を超えて、複雑なタンパク質や分子関係からより脆弱な選択肢を見つけるために、データサイズを処理することができる価値を持っています。

著者は、AIが過去に「ラッキー」に頼るプロセスの一部を、より構造化されたスクリーニング形態にシフトしている学術研究を引用しています。 このようなシステムは、潜在的な薬物の組み合わせのより迅速な識別を可能にし、また、市販の利用可能な候補薬のより効率的な検出に貢献します。

コストとサイクルの減少が見込まれる

もう一つの引用された研究は、AI補助薬開発が患者の採用、データ処理および臨床試験の設計の効率の利益をもたらしたことを発見しました、従って開発費用および時間の一部を減らす。 これは、医薬品業界にとって特に重要です。新しい医薬品のマーケティングは、多くの場合、投資の年数と資金の高レベルを必要とします。

AI が持続的な方法で R & D のリソース消費を減らすことができれば、理論的には価格の圧力の一部を緩和する可能性があります。 記事によると、これはまた、市場がAGIの医療見通しに関心の高いレベルを維持している重要な理由の一つです。

臨床試験とデータはボトルネックのまま

しかし、同時に、AGIがその能力を向上し続けた場合でも、実際の臨床試験制約を回避できないと強調した。 一日の終わりに、それはまだ真の患者、倫理的見直しと長期的観察でした。

著者はまた、AIシステムの有効性は、入力データの品質と完全性に依存することに注意してください, 既存の医学的知識と臨床データは、まだ、施設やシステムに散らばっています. AIは情報を統合するのに役立ちますが、十分なデータアクセスと使用のための明確なガイドラインのための前提条件です。

ポリシーのシナジーは、高度なまま

この記事では、より一貫したポリシーのアレンジとセキュリティの制約が、技術の進歩に加えて、より大きなアプリケーションを入力するために医療AGIに必要なと結論付けています。 この理由は、そのようなシステムが病気の治療と臨床的意思決定に入ると、影響は研究開発の効率だけでなく、患者の安全と責任にも及ぶことです。

全体的に、このコメントは、医学的研究開発にAGIの貢献を否定しませんが、中央の判断は、AIが短期的に直接「すべての病気」よりも薬物の発見と実験的設計のための加速器である可能性が高いことです。