AWS で生成 AI を活用してライフサイエンスを変革する – IBM ブログ

指数関数的な飛躍 generative AI すでに多くの業界を変革しています。 ワークフローの最適化、人間のチームが付加価値のあるタスクに集中できるようにし、市場投入までの時間を短縮します。ライフサイエンス業界も注目し始めており、技術の進歩を飛び越えることを目指しています。ライフ サイエンス業界は、ここ数十年にわたり、従来の発見ベースの医薬品開発から、ターゲット市場ベースの医薬品開発パラダイムに移行してきました。しかし、長期にわたる研究開発サイクルと労働集約的な臨床、製造、コンプライアンス管理による負担がかかっています。

業界は、最適なコストで医薬品開発を加速し、従業員の士気を維持するために文書やレポートの作成などの時間と労働集約的なタスクを自動化し、提供を加速するという大きなプレッシャーにさらされています。バイオ製薬企業や医療機器企業がデジタル変革やデジタルエンゲージメント戦略を採用することが増えており、これに新型コロナウイルス感染症のパンデミックによってもたらされたパラダイムシフトも相まって、業界では商業、サプライチェーン、臨床、ファーマコビジランスの分野でデジタルデータが爆発的に作成されている。バリュー チェーンだけでなく、他の企業のビジネス機能にも適用されます。

このデジタル データは、非構造化テキスト、画像、PDF、電子メールなど、さまざまな形式で業界に送られてきます。デジタル データの爆発的な増加と、コンプライアンスに準拠した方法でデジタル データを取り込んで処理するための熟練した意欲的な人材の確保が減少していることにより、ライフ サイエンス組織は AI、機械学習、そして現在では生成 AI テクノロジーの検討を余儀なくされています。ライフサイエンスにおける生成 AI の潜在的なユースケースの例としては、次のものが挙げられますが、これらに限定されません。

• 医療法審査用 AI (MLR)：グローバル化の進展とデジタルマーケティング技術の急激な成長により、すでに複雑で時間のかかる困難なプロセスに負担がかかっています。生成 AI には、デジタル コンテンツを大規模に処理して効果的な MLR 出力を生成する可能性があり、それを人間のマーケティング チームが活用して、プロセスを加速および簡素化できます。
• 臨床研究レポート (CSR) を生成する AI: 生成 AI には、人間の労力の 80% を相殺し、プロセスを加速し、一貫性をもたらし、貴重な帯域幅を他の価値の高いタスクに割り当てることができる「最初の試行」レポートを作成できる可能性があります。
• 有害事象 (AE) ナラティブの生成: 有害事象のナラティブを生成するという高度に規制された時間のかかるタスクには、高度に規制されたビジネス機能とライフ サイエンス組織内での高度なスキルを備えた役割が必要であり、不正確または一貫性のない結果が生じる可能性がある手動の、場合によっては退屈なタスクの調整が必要です。生成 AI を活用して人間のチームの能力を強化すると、クライアントはコストを 30% ～ 50% 削減できると同時に、このプロセスに関連する市場投入までの時間を少なくとも 50% 短縮し、生成されるレポートのスケーラビリティ、品質、一貫性を向上させることができます。
• mRNA医薬品の設計を加速する: 機械学習と AI を活用してメッセンジャー RNA (mRNA) の分野を進歩させ、XNUMX つのモダリティにわたるワクチンと治療薬の多様な臨床ポートフォリオを作成してきたモデルナは、 IBMとの提携 生成 AI を活用して、最適な安全性とパフォーマンスを備えた mRNA 医薬品を設計します。

生成 AI モデルがライフ サイエンス組織が競争上の優位性を発揮するのに役立つその他のユースケースは次のとおりです。

• 要約：コールセンターでのやりとり、財務報告書などの文書、アナリスト記事、電子メール、ニュース、メディアトレンドなど。
• 会話の知識: レビュー、ナレッジベース、製品説明など。
• コンテンツの作成: ペルソナ、ユーザー ストーリー、合成データ、画像の生成、パーソナライズされた UI、マーケティング コピー、電子メールやソーシャル レスポンスなど。
• コードの作成: コパイロットのコーディング、コード変換、技術ドキュメントの作成、テスト ケースなど。
• 研究開発： 創薬と開発、高品質のコンテンツの作成とレビュー、品質と規制のインテリジェンス、AE ナラティブの生成、インテリジェントな提出、合成データの生成。
• 商業の： マーケティング コンテンツの作成、患者エクスペリエンス、担当者のオンボーディングとトレーニング、セールス イネーブルメント、ナレッジ ハブ。
• 人事： cob の説明、スキル要件の作成、職務記述書からの面接質問の作成、職務仕様に照らして候補者を評価、学習および指導アシスタント、クイズの作成、コンテンツの作成などを行います。
• 製造: 品質管理と検査、オペレーター/ラボ技術トレーニング、SOP による会話型検索、コンテンツ作成など。
• サプライチェーン： 需要予測、サプライチェーンの最適化、リスク評価と軽減。

IBM コンサルティングと世界的なバイオ製薬企業のファーマコビジランス・グループが行っている作業に基づいて、生成型 AI オートメーションを活用することで、規制領域を含むライフ サイエンスのメリットが促進され、AE ナラティブ作成のサイクル タイムが少なくとも 50% 削減できると考えています。会社。

このブログ投稿では、IBM コンサルティングが AWS と提携し、IBM コンサルティングの生成 AI オートメーション プラットフォーム (ATOM) 上で大規模言語モデル (LLM) を活用して、業界を意識したライフ サイエンスのドメインでトレーニングされた基盤モデルを作成し、人間のチームを支援することを目的として、物語文書の初稿を作成します。

AWS での生成 AI について IBM コンサルティングを選ぶ理由?

XNUMX 年以上にわたり、IBM コンサルティングは、お客様が価値を生み出すことを支援してきました。 AI, 機械学習 業界全体でビジネス プロセスと IT 運用を最適化するための自動化ソリューション。最近では、IBM コンサルティングは企業と提携して基盤モデルを展開しています。 コアワークフローを再考し、価値を実現するコスト、所要時間の削減、生産性の向上を実現し、企業が AI によって引き起こされる劇的な変化を乗り越え、そこから価値を引き出すことを支援することに尽力しています。これを念頭に置いて、IBM コンサルティングは最近、 生成 AI センター オブ エクセレンス 基盤モデルと LLM 専用に構築された生成 AI およびアクセラレータ ツールキットに熟練した 1000 人以上のコンサルタントを擁します。これを通じて、IBM コンサルティングは、企業による実稼働グレードの生成 AI モデルの開発と導入を支援します。

IBM は AWS のプレミアコンサルティングパートナーであり、世界中で 20 人以上の AWS 認定プロフェッショナルを擁し、16 のサービス検証と 16 の AWS コンピテンシーを有しており、16 か月以内に上位 18 の AWS プレミア GSI の中でより多くの AWS コンピテンシーと認定を獲得する最速のグローバル GSI となっています。 re:Invent 2022 では、 IBMコンサルティングが受賞 　 グローバル イノベーション パートナー オブ ザ イヤー と ラテンアメリカのGSIパートナー・オブ・ザ・イヤー、AWS に関しては、IBM コンサルティングが最適なパートナーとしてクライアントと AWS の信頼を強化しています。

AI ドメインでは、IBM は 21 人以上のデータ科学者、AI エンジニア、コンサルタントを擁し、40 件以上の AI および分析の取り組みを実行してきました。しかし、大きな力には大きな責任が伴い、これは特に生成型 AI に当てはまります。 IBM コンサルティングは、 責任ある倫理的なアプローチ AI については XNUMX 年以上にわたり、主に次の XNUMX つの基本原則に焦点を当ててきました。

1. 説明可能: 人間参加型システムにより信頼性が高まり、コンプライアンス リスクの軽減に役立つため、AI モデルがどのように意思決定に至るかを理解できる必要があります。
2. 公正さ: AI モデルはすべてのグループを平等に扱う必要があります。
3. 堅牢性: AI システムは、トレーニング データへの攻撃に耐えることができる必要があります。
4. 透明性: AI システムの関連するすべての側面を評価のために一般公開する必要があります。
5. 個人情報保護: AI システムで使用されるデータは安全である必要があり、そのデータが個人に属する場合、そのデータがどのように使用されているかを個人が理解する必要があります。

IBM は、いくつかのライフ サイエンス事業体が責任を持って信頼できる方法で AI をさまざまな部門にわたって導入できるよう支援しています。 IBMはジョンソン・エンド・ジョンソンと提携して、 人材戦略を根本的に再考する AI ベースのスキル推論を責任ある方法で使用し、 AIOP を使用したアプリケーションの可観測性のための大規模な変換.

ライフサイエンス組織が医薬品や医療機器を開発または製造する際に GxP のガイドラインと規制に従うのを支援するために、IBM コンサルティングはその膨大な GxP 経験と AWS のベストプラクティスを活用しています。 G×P, HIPAA およびその他の コンプライアンスプログラム 準拠し、規制され、検証された安全なソリューションを提供します。

AWS でナラティブ生成用の生成 AI パイプラインを構築するにはどうすればよいですか?

現在、医療における有害事象の説明の作成は、手作業による集中的なプロセスです。有害事象が報告されると、臨床チームと安全チームは、患者の現在および過去の健康および医療情報、事象データなどのいくつかの詳細を手動で読んで処理し、規制当局の必要に応じて詳細なレポートを手動で作成します。生成 AI の出現により、これらのプロセスが強化され、臨床チームと安全チームの能力が解放され、ナラティブのレビューなどのより価値の高いタスクに移行できるようになり、チームがより複雑なタスクに集中できるようになると考えています。

私たちは、生成 AI を使用して有害事象のナラティブを生成するタスクについて、複数のオプションを検討しました。最終的には、そのうちの XNUMX つが、 抱き合う顔 大規模言語モデル Amazon Sagemaker ジャンプスタート Adverse イベント ナラティブを構築するために選択された理由は複数あります。商用利用を許可する寛容なライセンス、データ系統を説明できるソース モデルの明確なモデル/データ カード、Sagemaker Jumpstart 内でモデルを微調整する機能、最小限の微調整で有害事象の説明テキストを生成する堅牢な機能。

このプロセスの高レベルのパイプラインを図 1 に示します。私たちは、独自の構造化データを準備してクリーンアップし、微調整と推論のプロンプト内で渡せる形式に準備することから始めました。その後、大規模言語モデルが微調整されました。 アマゾンセージメーカー 以下に示すパイプラインを使用して、患者の健康情報、有害事象、医療情報を記述する 500 以上のレコードのトレーニング データセットを対象とします。 Amazon Sagemaker は、いくつかの組み込み機能 (カタログからモデルを選択する機能、モデルをトレーニングするコードなしのアプローチ、追加のパイプラインを設定して監視する機能) を備えているため、生成 AI に最適なプラットフォームです。微調整が完了すると、デプロイされたモデルが使用されました。テスト データを推論して AE ナラティブを作成します (サンプルについては図 2 を参照)。さらに、安全性および臨床主題の専門家チームは、グラウンド トゥルース ドキュメントを使用してナラティブ生成を検証し、手動で分析して、生成 AI オートメーション パイプラインが信頼でき、幻覚の影響を受けないことを確認しました。

これに加えて、IBM Consulting が最近立ち上げられました。 ワトソンx.データ AWS は、企業による分析と AI の拡張を支援する、オープンでハイブリッドな管理されたデータ ストアです。 IBM コンサルティングは、今後のサービスを統合するために AWS とも提携しています。 アマゾンの岩盤は、主要な AI スタートアップや Amazon の FM を API 経由で ATOM に利用できるようにするフルマネージド サービスで、クライアントが生成的な AI ユースケースを構築および拡張できるように支援します。 サイバーセキュリティの強化 コンプライアンス。

事業価値

毎時 FAERS データベース報告された有害事象の数は、2.5 年から 10 年の 2012 年間で 2022 倍に増加しました。量に関係なく、企業はこれらの事象を規制当局に迅速に報告し、安全信号に基づいて迅速に行動する必要があります。イベント量の増加による負担は、4 年の推定 2017 億米ドルから 6 年までに 2020 億米ドル以上に増加すると予想される予算に反映されています。

IBM コンサルティングが現在協力している、米国を拠点とするライフサイエンスの大手クライアント 10 社によると、コンプライアンスに準拠した責任ある方法で生成 AI を活用することで、AE レポート作成の手作業を 50% 削減できる可能性があります。それを組み合わせると、 AI 主導、人間が関与する、言語翻訳ソリューション、運用コストをさらに最適化し、貴重な人間チームを解放して付加価値のあるタスクに集中させることができます。

ライフサイエンスにおける機械学習の利用の増加にうなずき、FDA は現在、 500以上の医療アルゴリズムをクリア 米国で市販されているもの。米国市場のアルゴリズムの半分以上が 2019 年から 2022 年の間に認可され、わずか 300 年間で 2022 以上のアプリが登場しました。 178 年 XNUMX 月だけで、FDA は XNUMX の新しい AI/ML システムを承認しましたが、その数は将来にわたって急速に増加すると予想されています。

この勢いは、生成 AI などの最先端テクノロジーを活用して、バリュー チェーン全体での革新を目指すライフ サイエンスのクライアントにとって、莫大なビジネス価値を生み出します。

IBM コンサルティングは、クライアントが基盤モデルを活用する過程をどのようにサポートできるでしょうか?

IBM コンサルティングには、生成 AI への取り組みにおいてさまざまな成熟度を持つクライアントをサポートする専門知識と経験があります。大まかに言うと、IBM コンサルティングは次の柱を活用して、クライアントの状況に応じます。

• 生成 AI 戦略と Center of Excellence のセットアップ: 基礎モデルの新しいユースケースについて情報を提供し、関与し、発見し、評価するための標準化されたコンサルティング エンゲージメント。
• 財団モデルハッカソン: 標準クラウド API またはオープンソース基盤モデル (GPT、BERT など) を活用して、特定のユースケース ドメイン向けの革新的な AI ソリューションをアイデア化し、プロトタイプを作成する 2 日間のハッカソンです。
• 基礎モデルのジャンプスタート: IBM Garage を活用して基盤モデルの使用を開始し、実証済みの IBM ユースケースをさまざまなドメインにわたって 6 ～ 8 週間で実装します。
• 共創、協力、生成型 AI @ Scale: 商用またはオープンソースの基盤モデルを活用した、効果的なビジネス ソリューション (仮想アシスタントやナレッジ ハブなど) のプロトタイピングと構築のための設計および実装サービス。
• 特注の基礎モデル: IBM Research、AWS、その他のソースからの独自のイノベーションを特殊なドメイン (化学、材料科学、センサー データ処理) の基礎モデルに活用して、オーダーメイドのドメイン固有のユースケースに対応します。
• 基礎モデルのフォーバナンス、FMOps: IBM コンサルティングの AI@Scale メソッドを使用して、企業全体に基盤モデルを拡張するために必要な組織的および技術的ガバナンスを設定します。

まとめ

現在、さまざまな業界の企業は、生成 AI を迅速に導入して価値を実証するという大きなプレッシャーに直面しています。世界中で 40 以上の AI および分析の取り組みを行っている IBM コンサルティングは、常にトップクラスにランクされています。 リーダー 複数のアナリストによる。 IBMコンサルティングは、ライフサイエンス企業が最近発表された生成AI CoE（ IBMガレージ そしてATOMのようなアクセラレータ。お客様は、生成 AI への取り組みを支援してくれる、信頼でき、経験豊富で、熟練したパートナーを必要としています。IBM コンサルティングは、お客様の現場に会い、お客様を支援する準備ができています。

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