Generatiivse AI kasutamine AWS-is bioteaduste muutmiseks – IBMi ajaveeb

Eksponentsiaalne hüpe sisse generatiivne AI muudab juba paljusid tööstusharusid: töövoogude optimeerimine, aidates inimmeeskondadel keskenduda lisandväärtusega ülesannetele ja kiirendada turule jõudmise aega. Bioteaduste tööstus on hakanud märkama ja püüab tehnoloogilisi edusamme teha. Bioteaduste tööstus on juba aastakümneid liikunud traditsioonilisest avastuspõhisest ravimiarendusest sihipärasele turupõhisele ravimiarenduse paradigmale. Siiski koormavad seda pikad uurimis- ja arendustsüklid ning töömahukad kliinilised, tootmis- ja vastavusrežiimid.

Tööstusharu on tohutu surve all kiirendada ravimite väljatöötamist optimaalsete kuludega, automatiseerida aja- ja töömahukaid ülesandeid, nagu dokumentide või aruannete koostamine, et säilitada töötajate moraal ja kiirendada tarnimist. Kuna BioPharma ja meditsiiniseadmete organisatsioonid võtavad üha enam kasutusele digitaalse ümberkujundamise ja kaasamise strateegiad – koos Covid19 pandeemia põhjustatud paradigmamuutusega –, kogeb tööstus kommerts-, tarneahela-, kliinilise ja ravimiohutuse järelevalve valdkondades digitaalsete andmete plahvatuslikku kasvu. väärtusahelas ja ka muudes ettevõtte ärifunktsioonides.

Need digitaalsed andmed tulevad tööstusesse erinevates vormingutes, nagu struktureerimata tekst, pildid, PDF-id ja meilid. Digitaalsete andmete plahvatuslik suurenemine koos kvalifitseeritud ja valmisolekuga inimressursside vähenemisega, et digitaalseid andmeid nõuetekohasel viisil omastada ja töödelda, sunnib bioteaduste organisatsioone uurima tehisintellekti, masinõpet ja nüüd generatiivseid tehisintellekti tehnoloogiaid. Mõned näited generatiivse tehisintellekti potentsiaalsetest kasutusjuhtudest bioteadustes hõlmavad, kuid ei ole nendega piiratud:

• AI meditsiinilise juriidilise ülevaate jaoks (MLR): Üha suurenev globaliseerumine ja digitaalse turunduse tehnikate hüppeline kasv on niigi keerulise, aeganõudva ja väljakutseid pakkuva protsessi jaoks koormanud. generatiivsel AI-l on potentsiaal töödelda digitaalset sisu mastaapselt ja toota tõhusat MLR-i väljundit, mida saab seejärel kasutada turundusmeeskond, kiirendades ja lihtsustades protsessi.
• AI kliiniliste uuringute aruannete (CSR) koostamiseks: Generatiivne tehisintellekt võib luua "esimese katse" aruande, mis võib kompenseerida 80% inimtegevusest, kiirendades protsessi, tuues järjepidevuse ja vabastades väärtuslikku ribalaiust muude väärtuslike ülesannete jaoks.
• Kõrvalsündmus (AE) Narratiivi genereerimine: see väga reguleeritud ja aeganõudev ülesanne ebasoodsate sündmuste narratiivi loomiseks nõuab rangelt reguleeritud ärifunktsioone ja kõrgelt kvalifitseeritud rolle bioteaduste organisatsioonides ning nõuab käsitsi tehtavate, mõnikord tüütute ülesannete koordineerimist, mis võivad anda potentsiaalselt ebatäpseid või ebajärjekindlaid tulemusi. Generatiivse AI kasutamine inimmeeskonna võimekuse suurendamiseks annab klientidele võimaluse vähendada kulusid 30–50%, kiirendades samal ajal selle protsessiga seotud turule jõudmise aega vähemalt 50% ning parandades loodud aruannete mastaapsust, kvaliteeti ja järjepidevust.
• Kiirendage mRNA ravimite väljatöötamist: Moderna, mis on kasutanud masinõpet ja tehisintellekti, et edendada Messenger RNA (mRNA) valdkonda, et luua mitmekesine kliiniline portfell vaktsiinidest ja ravimitest seitsme modaalsuse lõikes. koostööd IBM-iga generatiivse tehisintellekti võimendamiseks optimaalse ohutuse ja jõudlusega mRNA ravimite kavandamiseks.

Teised kasutusjuhud, kus generatiivsed AI mudelid võivad aidata bioteaduste organisatsioonidel konkurentsieelise vallandada, on järgmised:

• Kokkuvõte: kõnekeskuse suhtlus, dokumendid, nagu finantsaruanded, analüütikute artiklid, meilid, uudised, meediatrendid ja palju muud.
• Vestlusalased teadmised: Arvustused, teadmistebaas, tootekirjeldused ja palju muud.
• Sisu loomine: persoonid, kasutajalood, sünteetilised andmed, piltide genereerimine, isikupärastatud kasutajaliides, turunduskoopia, meili- ja suhtlusvastused ning palju muud.
• Koodi loomine: Koodi kaaspiloot, koodi teisendamine, tehnilise dokumentatsiooni loomine, testjuhtumid ja palju muud.
• Uurimis- ja arendustegevus: Ravimite avastamine ja arendus, kvaliteetse sisu loomine ja ülevaatamine, kvaliteet ja regulatiivne luure, AE narratiivi genereerimine, intelligentsed esitamised, sünteetiliste andmete genereerimine.
• Kaubanduslikud: Turundussisu loomine, patsientide kogemus, esindajate sisseseadmine ja koolituse müügi võimaldamine ja teadmiste keskus.
• Inimressursid: Looge tõlviku kirjeldusi, oskuste nõudeid, koostage töökirjeldusest intervjuuküsimusi, hinnake kandidaate töökoha spetsifikatsiooni alusel, õppe- ja õpetamisassistenti, viktoriinide loomist, sisu loomist ja palju muud.
• tootmine: Kvaliteedikontroll ja -kontroll, operaatorite/laboritehnoloogiliste koolituste vestluspõhine otsing SOP-ide kaudu, sisu loomine ja palju muud.
• Tarneahel: Nõudluse prognoosimine, tarneahela optimeerimine, riskide hindamine ja maandamine.

Usume, et generatiivse tehisintellekti automatiseerimise võimendamine võib tuua kasu bioteadustes, sealhulgas reguleeritud valdkondades, ja vähendada AE narratiivide loomise tsükliaega vähemalt 50% võrra, tuginedes IBM Consultingu ja ülemaailmse BioPharma ravimiohutuse grupi tehtud tööle. ettevõte.

Selles ajaveebi postituses tutvustame, kuidas IBM Consulting teeb koostööd AWS-iga ja kasutab suuri keelemudeleid (LLM) IBM Consultingi generatiivsel tehisintellekti automatiseerimise platvormil (ATOM), et luua tööstusteadlikke, bioteaduste valdkonnas koolitatud alusmudeleid. luua jutustavate dokumentide esimesed mustandid eesmärgiga aidata inimrühmi.

Miks IBM Consulting AWS-i generatiivse AI jaoks?

For more than a decade, IBM Consulting has helped clients drive value through AI, masinõpe ja automatiseerimislahendused äriprotsesside ja IT-toimingute optimeerimiseks erinevates tööstusharudes. Hiljuti on IBM Consulting teinud koostööd ettevõtetega, et juurutada sihtasutuse mudeleid kujutlege ümber põhilised töövood ja realiseerige väärtus— vähendab kulusid, töötlemisaega ja parandab tootlikkust ning on pühendunud sellele, et aidata ettevõtetel orienteeruda tehisintellekti põhjustatud seismilistest muutustest ja nende väärtust vabastada. Seda silmas pidades teatas IBM Consulting hiljuti a generatiivne AI tippkeskus 1000+ konsultandiga, kes on kogenud generatiivset tehisintellekti ja kiirendi tööriistakomplekte, mis on loodud sihtasutuse mudelite ja LLM-ide jaoks; selle kaudu aitab IBM Consulting ettevõtetel arendada ja juurutada tootmistasemel generatiivseid AI mudeleid.

IBM on AWS-i Premier Consulting Partner, kellel on üle 20 16 AWS-i sertifitseeritud professionaali üle maailma, 16 teenuse valideerimist ja 16 AWS-i pädevust, saades kiireimaks ülemaailmseks GSI-ks, kes tagab 18 kuu jooksul rohkem AWS-i pädevusi ja sertifikaate 2022 parima AWS Premier GSI hulgas. At re:Invent XNUMX, IBM Consulting pälvis auhinna the,en Aasta globaalne innovatsioonipartner ja GSI aasta partner Ladina-Ameerikas, tugevdades klientide ja AWS-i usaldust IBM Consultingi kui AWS-i valikupartneri vastu.

Tehisintellektivaldkonnas on IBM-il üle 21 40 andmeteadlase, tehisinseneri ja konsultanti ning ta on täitnud üle XNUMX XNUMX tehisintellekti ja analüütika tööülesandeid. Kuid suure jõuga kaasneb suur vastutus ja see kehtib eriti generatiivse AI kohta. IBM Consulting on juhtinud a vastutustundlik ja eetiline lähenemine tehisintellektiga juba rohkem kui viis aastat, keskendudes peamiselt viiele põhiprintsiibile:

1. Seletatavus: Seda, kuidas tehisintellekti mudel otsuseni jõuab, peaks olema arusaadav, kuna in-the-loop süsteemid lisavad usaldusväärsust ja aitavad vähendada vastavusriske.
2. õiglus: AI mudelid peaksid kohtlema kõiki rühmi võrdselt.
3. Tugevus: AI-süsteemid peaksid vastu pidama treeningandmete rünnakutele.
4. läbipaistvus: Kõik tehisintellektisüsteemi asjakohased aspektid peaksid olema üldsusele hindamiseks kättesaadavad.
5. Privaatsus: tehisintellektisüsteemides kasutatavad andmed peaksid olema turvalised ja kui need andmed kuuluvad üksikisikule, peaks inimene aru saama, kuidas neid kasutatakse.

IBM aitab mitmel bioteaduste üksusel rakendada tehisintellekti vastutustundlikul ja usaldusväärsel viisil mitmes funktsioonis. IBM on teinud koostööd Johnson & Johnsoniga oma talendistrateegia põhjalikult ümber mõtlema kasutades tehisintellektil põhinevat oskuste järeldust vastutustundlikul viisil ja pakkudes mastaabis teisendus rakenduse vaadeldavuse tagamiseks AIOP-ide abil.

Et aidata bioteaduste organisatsioonidel järgida GxP juhiseid ja eeskirju ravimite ja meditsiiniseadmete väljatöötamisel või tootmisel, kasutab IBM Consulting oma ulatuslikke GxP kogemusi ja AWS-i parimaid tavasid. GxP, HIPAA ja muud vastavusprogrammid et pakkuda nõuetele vastavaid, reguleeritud, valideeritud ja turvalisi lahendusi.

Kuidas luua AWS-is generatiivne AI torujuhe narratiivi genereerimiseks?

Praegu on kõrvalnähtude kohta narratiivide loomine tervishoius intensiivne käsitsiprotsess. Kui kõrvalnähtust teatatakse, loevad ja töötlevad kliinilised ja ohutusrühmad käsitsi mitmeid üksikasju (patsiendi praegune ja ajalooline tervise- ja meditsiiniteave, sündmuste andmed ja palju muud) ning kirjutavad reguleerivate asutuste vajaduste kohaselt käsitsi üksikasjaliku aruande. Usume, et generatiivse tehisintellekti tulekuga saab neid protsesse suurendada, et vabastada kliiniliste ja ohutusmeeskondade suutlikkus minna üle kõrgema väärtusega ülesannetele, nagu narratiivide läbivaatamine, ning võimaldada meeskondadel keskenduda keerukamatele ülesannetele.

Uurisime generatiivse AI abil kõrvaltoimete narratiivide genereerimiseks mitmeid võimalusi. Lõppkokkuvõttes üks neist Kallistav Nägu Suured keelemudelid sisse lülitatud Amazon Sagemaker JumpStart valiti ebasoodsate sündmuste narratiivide koostamiseks mitmel põhjusel: sellel on lubatav litsents, mis võimaldab kommertskasutust, selged mudeli/andmekaardid lähtemudeli jaoks, mis selgitavad selle andmeliini, võimalus mudelit Sagemaker Kiirstardis peenhäälestada, ja tugev võime luua kõrvaltoimete jutustavat teksti minimaalse peenhäälestusega.

Selle protsessi kõrgetasemeline konveier on näidatud joonisel 1. Alustasime varaliste struktureeritud andmete ettevalmistamisega, et need saaksid puhastada ja muuta need vormingus valmis, et need saaksid peenhäälestamiseks ja järelduste tegemiseks viipade piires edasi liikuda. Seejärel viimistleti suure keele mudelit Amazon Sagemaker 500+ kirjest koosneval koolitusandmestikul, mis kirjeldab patsiendi terviseteavet, kõrvaltoimeid ja meditsiinilist teavet, kasutades allpool näidatud torustikku. Amazon Sagemaker on optimaalne platvorm generatiivseks AI-ks tänu mitmele sisseehitatud funktsioonile (võimalus valida mudeleid kataloogist, koodita lähenemine mudelite koolitamisele, funktsioonid täiendavate torujuhtmete ja monitori seadistamiseks.) Pärast peenhäälestamist kasutati juurutatud mudelit. AE narratiivide loomiseks katseandmete põhjal järelduste tegemiseks (näidise jaoks vt joonis 2). Lisaks kinnitas ohutuse ja kliiniliste ainete ekspertide meeskond narratiivi genereerimise, kasutades põhitõedokumente ja analüüsis neid käsitsi, et tagada generatiivne AI-automaatika torujuhe töökindlus ega allu hallutsinatsioonidele.

Lisaks sellele käivitas hiljuti IBM Consulting watsonx.data AWS-is on avatud, hübriidne, hallatav andmehoidla, mis aitab ettevõtetel analüütikat ja tehisintellekti skaleerida. IBM Consulting teeb tulevase integreerimiseks koostööd ka AWS-iga Amazonase aluspõhi, täielikult hallatav teenus, mis muudab juhtivate AI idufirmade ja Amazoni FM-id API kaudu kättesaadavaks ATOM-iks, et aidata klientidel luua ja skaleerida generatiivseid AI kasutusjuhtumeid. küberturvalisuse tugevdamine ja vastavus.

Ettevõtte väärtus

Kohta FAERSi andmebaas, on teatatud kõrvaltoimete arv 2.5 aastaga, aastatel 10–2012, kasvanud 2022 korda. Olenemata mahtudest peavad ettevõtted nendest sündmustest kiiresti regulaatoritele teatama ja ohutussignaalide alusel kiiresti tegutsema. Ürituste arvu suurenemisest tulenev koormus kajastub eelarvetes, mis eeldatavasti kasvavad 4. aasta hinnanguliselt 2017 miljardilt USA dollarilt 6. aastaks üle 2020 miljardi dollarini.

10 suurima USA-s asuva bioteaduste kliendi sõnul, kellega IBMi konsultatsioonifirma praegu töötab, võib generatiivse tehisintellekti nõuetekohane ja vastutustundlik kasutamine vähendada AE-aruannete koostamise käsitsitööd 50%. Kombineerides selle an AI juhitud, inimene in the loop, keele tõlkelahendus, võib veelgi optimeerida tegevuskulusid ja vabastada väärtuslikke inimmeeskondi, et keskenduda lisandväärtusega ülesannetele.

Viidates masinõppe kasvavale kasutamisele bioteadustes, on FDA nüüd seda teinud tühjendas enam kui 500 meditsiinilist algoritmi mis on Ameerika Ühendriikides kaubanduslikult saadaval. Rohkem kui pooled USA turul leiduvad algoritmid tühjendati aastatel 2019–2022, vaid nelja aastaga oli rohkem kui 300 rakendust. Ainuüksi 2022. aasta oktoobris kiitis FDA heaks 178 uut AI/ML-süsteemi, mille arv peaks tulevikus kiiresti kasvama.

See hoog loob tohutut äriväärtust bioteaduste klientidele, kes soovivad kogu väärtusahela ulatuses uuendusi teha, võimendades tipptehnoloogiaid, nagu generatiivne AI.

Kuidas saab IBM Consulting toetada kliente nende teekonnal sihtasutuste mudelite võimendamiseni?

IBM Consultingil on teadmised ja kogemused, et toetada erineva küpsusastmega kliente nende generatiivsel tehisintellekti teekonnal. Kõrgel tasemel kasutab IBM Consulting järgmisi sambaid, et kohtuda klientidega seal, kus nad on:

• Generatiivne AI strateegia ja tippkeskuse seadistamine: Standardiseeritud konsultatsioonitöö sihtasutuste mudelite uute kasutusjuhtude teavitamiseks, kaasamiseks, avastamiseks ja hindamiseks.
• Foundation Model Hackathon: Kahepäevane häkaton uuenduslike AI-lahenduste ideede ja prototüüpide loomiseks konkreetsete kasutusjuhtumite domeenide jaoks – kasutades standardseid pilve API-sid või avatud lähtekoodiga alusmudeleid (GPT, BERT ja teised).
• Kiirstart vundamendi mudeli jaoks: Kasutage IBM Garage'i, et alustada alusmudelite kasutamist ja juurutada tõestatud IBMi kasutusjuhtumeid 6–8 nädala jooksul erinevates domeenides.
• Ühisloome, koostöö ja generatiivne AI @ Scale: Projekteerimis- ja juurutusteenused prototüüpide loomiseks ja tõhusate ärilahenduste (näiteks virtuaalsed assistendid ja teadmiste keskused) loomiseks, kasutades kommerts- või avatud lähtekoodiga alusmudeleid.
• Eritellimusel valmistatud vundamendi mudelid: Kasutage IBM Researchi, AWS-i ja muude allikate originaalseid uuendusi spetsiaalsete valdkondade (keemia, materjaliteadus ja andurite andmetöötlus) alusmudelite jaoks, et käsitleda kohandatud domeenispetsiifilisi kasutusjuhtumeid.
• Vundamendi mudeli fovernance, FMOps: Seadistage vajalik organisatsiooniline ja tehniline juhtimine alusmudelite skaleerimiseks kogu ettevõttes, kasutades IBM Consultingi AI@Scale meetodit.

Järeldus

Erinevate tööstusharude ettevõtted seisavad praegu silmitsi märkimisväärse survega generatiivne tehisintellekt kiiresti kasutusele võtta ja väärtust näidata. Rohkem kui 40 XNUMX tehisintellekti ja analüütikaga tegelemisega kogu maailmas on IBM Consulting olnud järjekindlalt hinnatud juht mitme analüütiku poolt. IBM Consulting on pühendunud sellele, et aidata bioteaduste ettevõtetel navigeerida ja realiseerida generatiivse tehisintellekti väärtust hiljuti välja kuulutatud generatiivse AI CoE kaudu, mis on kaasahaarav konsultatsiooniprotsess, nagu IBM Garaaž ja kiirendid nagu ATOM. Kliendid vajavad usaldusväärset, kogenud ja osavat partnerit, kes aitaks neid nende generatiivsel tehisintellekti teekonnal ning IBM Consulting on valmis neid aitama, kohtudes nendega seal, kus nad on.

Lisateave AWS-i IBMi turvateenuste kohta