Gebruik maken van generatieve AI op AWS om de levenswetenschappen te transformeren – IBM Blog

De exponentiële sprong erin generatieve AI transformeert al veel industrieën: het optimaliseren van werkstromen, waardoor menselijke teams zich kunnen concentreren op taken met toegevoegde waarde en de time-to-market kunnen versnellen. De life sciences-industrie begint dit op te merken en wil de technologische vooruitgang overslaan. De sector van de biowetenschappen is al tientallen jaren overgestapt van de traditionele, op ontdekking gebaseerde geneesmiddelenontwikkeling naar het doelgerichte, op de markt gebaseerde geneesmiddelenontwikkelingsparadigma. Toch gaat het gebukt onder lange R&D-cycli en arbeidsintensieve klinische, productie- en nalevingsregimes.

De industrie staat onder enorme druk om de ontwikkeling van geneesmiddelen tegen optimale kosten te versnellen, tijd- en arbeidsintensieve taken zoals het maken van documenten of rapporten te automatiseren om het moreel van de werknemers op peil te houden, en de levering te versnellen. Nu BioPharma- en Medical Device-organisaties steeds meer digitale transformatie- en betrokkenheidsstrategieën adopteren – gecombineerd met de paradigmaverschuiving die door de Covid19-pandemie is teweeggebracht – ervaart de industrie een explosie van digitale gegevens die worden gecreëerd op het gebied van de commerciële sector, de toeleveringsketen, de klinische sector en de geneesmiddelenbewaking. waardeketen, maar ook in andere zakelijke bedrijfsfuncties.

Deze digitale gegevens komen in verschillende formaten de industrie binnen, zoals ongestructureerde tekst, afbeeldingen, pdf's en e-mails. De explosie aan digitale data – in combinatie met de afnemende beschikbaarheid van bekwame en bereidwillige menselijke hulpbronnen om de digitale data op een conforme manier op te nemen en te verwerken – dwingt organisaties in de levenswetenschappen om AI, machinaal leren en nu generatieve AI-technologieën te verkennen. Enkele voorbeelden van mogelijke gebruiksscenario's voor generatieve AI in de levenswetenschappen omvatten, maar zijn niet beperkt tot:

• AI voor medisch-juridische toetsing (MLR): De toenemende mondialisering en exponentiële groei van digitale marketingtechnieken hebben het toch al complexe, tijdrovende en uitdagende proces onder druk gezet. generatieve AI heeft het potentieel om digitale inhoud op schaal te verwerken en een effectieve MLR-output te produceren, die vervolgens kan worden benut door het menselijke marketingteam, waardoor het proces wordt versneld en vereenvoudigd.
• AI voor het genereren van klinische onderzoeksrapporten (CSR): Generatieve AI heeft het potentieel om een ​​‘eerste poging’-rapport te creëren, dat 80% van de menselijke inspanning kan compenseren, het proces kan versnellen, consistentie kan bewerkstelligen en waardevolle bandbreedte kan vrijmaken voor andere hoogwaardige taken.
• Bijwerking (AE) Narratieve generatie: Deze sterk gereguleerde, tijdrovende taak van het genereren van een verhaal over ongunstige gebeurtenissen vereist sterk gereguleerde bedrijfsfuncties en hooggekwalificeerde rollen binnen life sciences-organisaties en vereist coördinatie van handmatige, soms vervelende taken die mogelijk onnauwkeurige of inconsistente resultaten kunnen opleveren. Het inzetten van generatieve AI om de capaciteiten van menselijke teams te vergroten, biedt klanten de mogelijkheid om de kosten met 30%-50% te verlagen, terwijl de time-to-market met betrekking tot dit proces met minstens 50% wordt versneld en de schaalbaarheid, kwaliteit en consistentie van de gegenereerde rapporten worden verbeterd.
• Versnel het ontwerp van mRNA-geneesmiddelen: Moderna, dat machine learning en AI heeft ingezet om het veld van messenger RNA (mRNA) vooruit te helpen en een divers klinisch portfolio van vaccins en therapieën in zeven modaliteiten te creëren, is samenwerken met IBM om generatieve AI te gebruiken om mRNA-medicijnen te ontwerpen met optimale veiligheid en prestaties.

Andere gebruiksscenario's waarin generatieve AI-modellen life science-organisaties kunnen helpen concurrentievoordeel te behalen zijn:

• Samenvattend: callcenterinteracties, documenten zoals financiële rapporten, artikelen van analisten, e-mails, nieuws, mediatrends en meer.
• Conversatiekennis: Recensies, kennisbank, productbeschrijvingen en meer.
• Content creatie: Persona's, gebruikersverhalen, synthetische gegevens, het genereren van afbeeldingen, gepersonaliseerde gebruikersinterface, marketingteksten, e-mail- en sociale reacties en meer.
• Codecreatie: Codeer co-piloot, codeconversie, maak technische documentatie, testcases en meer.
• Onderzoek & Ontwikkeling: Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen, creatie en beoordeling van hoogwaardige inhoud, informatie over kwaliteit en regelgeving, AE Narrative Generation, intelligente inzendingen, generatie van synthetische gegevens.
• Commercial: Creatie van marketingcontent, patiëntervaring, rekrutering en training, verkoopondersteuning en kenniscentrum.
• Personeelszaken: Maak maïsbeschrijvingen, vaardigheidsvereisten, maak interviewvragen op basis van een functiebeschrijving, beoordeel kandidaten aan de hand van een functiespecificatie, leer- en onderwijsassistent, maak quizzen, maak inhoud en meer.
• Productie: Kwaliteitscontrole en inspectie, operator-/laboratoriumtechnologietraining, conversatie zoeken via SOP's, contentcreatie en meer.
• Bevoorradingsketen: Vraagvoorspelling, optimalisatie van de toeleveringsketen, risicobeoordeling en beperking.

Wij zijn van mening dat het inzetten van generatieve AI-automatisering voordelen kan opleveren in de levenswetenschappen – ook in gereguleerde domeinen – en de cyclustijden voor het creëren van AE-verhalen met minstens 50% kan verkorten, op basis van het werk dat wordt gedaan door IBM Consulting en de Pharmacovigilance-groep bij een wereldwijd BioPharma-bedrijf. bedrijf.

In deze blogpost laten we zien hoe IBM Consulting samenwerkt met AWS en gebruik maakt van Large Language Models (LLM's) op het generatieve AI-Automation-platform (ATOM) van IBM Consulting om sectorbewuste, op het domein van de levenswetenschappen getrainde basismodellen te creëren eerste versies van de verhalende documenten genereren, met als doel menselijke teams te helpen.

Waarom IBM Consulting voor generatieve AI op AWS?

Al meer dan tien jaar helpt IBM Consulting klanten waarde te genereren AI, machine learning en automatiseringsoplossingen om bedrijfsprocessen en IT-activiteiten in alle sectoren te optimaliseren. Meer recentelijk werkt IBM Consulting samen met ondernemingen om basismodellen in te zetten Geef kernworkflows opnieuw vorm en realiseer waarde– het verlagen van de kosten, het verlagen van de doorlooptijd en het verbeteren van de productiviteit, en zet zich in om ondernemingen te helpen navigeren en waarde te ontsluiten uit de seismische veranderingen die door AI worden aangestuurd. Met dat in gedachten heeft IBM Consulting onlangs een generatief AI Center of Excellence met meer dan 1000 consultants die bekwaam zijn in generatieve AI en accelerator-toolkits die speciaal zijn gebouwd voor basismodellen en LLM's; Hierdoor helpt IBM Consulting bedrijven bij het ontwikkelen en implementeren van generatieve AI-modellen van productiekwaliteit.

IBM is een Premier Consulting Partner voor AWS met meer dan 20 AWS-gecertificeerde professionals over de hele wereld, 16 servicevalidaties en 16 AWS-competenties, en wordt daarmee de snelste wereldwijde GSI die binnen 16 maanden meer AWS-competenties en certificeringen veiligstelt onder de top 18 AWS Premier GSI's. Op re:Invent 2022, IBM Consulting werd bekroond de Mondiale innovatiepartner van het jaar en GSI Partner van het Jaar voor Latijns-Amerika, waardoor het vertrouwen van klanten en AWS in IBM Consulting als partner bij uitstek wordt versterkt als het gaat om AWS.

Op het gebied van AI beschikt IBM over meer dan 21 datawetenschappers, AI-ingenieurs en consultants en heeft IBM meer dan 40 AI- en analyseopdrachten uitgevoerd. Maar grote macht brengt grote verantwoordelijkheid met zich mee, en dit geldt vooral voor generatieve AI. IBM Consulting heeft een verantwoorde en ethische aanpak al ruim vijf jaar bezig met AI, vooral gericht op deze vijf basisprincipes:

1. Uitlegbaarheid: Hoe een AI-model tot een besluit komt, moet begrijpelijk zijn, waarbij human-in-the-loop-systemen meer geloofwaardigheid toevoegen en compliance-risico's helpen beperken.
2. Eerlijkheid: AI-modellen moeten alle groepen rechtvaardig behandelen.
3. robuustheid: AI-systemen moeten aanvallen op de trainingsgegevens kunnen weerstaan.
4. Transparantie: Alle relevante aspecten van een AI-systeem moeten voor evaluatie beschikbaar zijn voor het publiek.
5. Privacy: De gegevens die in AI-systemen worden gebruikt, moeten veilig zijn, en als die gegevens eigendom zijn van een individu, moet het individu begrijpen hoe deze worden gebruikt.

IBM helpt verschillende life sciences-entiteiten AI op een verantwoorde en betrouwbare manier in te zetten in verschillende functies. IBM werkt hiervoor samen met Johnson & Johnson hun talentstrategie fundamenteel te heroverwegen op een verantwoorde manier gebruik maken van op AI gebaseerde vaardigheden, en resultaten opleveren transformatie op schaal voor observatie van applicaties met behulp van AIOP's.

Om life sciences-organisaties te helpen GxP-richtlijnen en -regelgeving te volgen bij het ontwikkelen of produceren van medicijnen en medische apparatuur, maakt IBM Consulting gebruik van zijn uitgebreide GxP-ervaring en AWS-best practices rond GxP, HIPAA en andere nalevingsprogramma's om conforme, gereguleerde, gevalideerde en veilige oplossingen te leveren.

Hoe bouw je een generatieve AI-pijplijn in AWS voor het genereren van verhalen?

Momenteel is het creëren van verhalen over bijwerkingen een intensief handmatig proces in de gezondheidszorg. Wanneer een bijwerking wordt gemeld, lezen en verwerken klinische en veiligheidsteams handmatig verschillende details (huidige en historische gezondheids- en medische informatie van de patiënt, de gebeurtenisgegevens en meer) en schrijven ze handmatig een gedetailleerd rapport, zoals nodig is door de regelgevende instanties. Met de komst van generatieve AI geloven wij dat deze processen kunnen worden uitgebreid om capaciteit vrij te maken voor klinische en veiligheidsteams om over te schakelen naar taken met een hogere waarde, zoals het beoordelen van de verhalen, en om de teams in staat te stellen zich te concentreren op complexere taken.

We hebben meerdere opties onderzocht voor het genereren van verhalen over bijwerkingen met behulp van generatieve AI. Uiteindelijk is één van de KnuffelenGezicht Grote taalmodellen aan Amazon Sagemaker JumpStart werd om meerdere redenen geselecteerd om de verhalen over bijwerkingen te bouwen: het heeft een toegestane licentie die commercieel gebruik toestaat, duidelijke model-/datakaarten voor het bronmodel die de data-afkomst kunnen verklaren, de mogelijkheid om het model binnen Sagemaker Jumpstart te verfijnen, en robuuste mogelijkheid om verhalende tekst over bijwerkingen te genereren met minimale hoeveelheid verfijning.

De pijplijn op hoog niveau voor dit proces wordt weergegeven in Figuur 1. We zijn begonnen met het voorbereiden van de gepatenteerde gestructureerde gegevens om deze op te schonen en gereed te maken in een formaat dat binnen de prompts kan worden doorgegeven voor verfijning en gevolgtrekking. Vervolgens werd het Grote Taalmodel verfijnd Amazone Saliemaker op een trainingsdataset van meer dan 500 records die gezondheidsinformatie van patiënten, bijwerkingen en medische informatie beschrijven, met behulp van de onderstaande pijplijn. Amazon Sagemaker is een optimaal platform voor generatieve AI dankzij verschillende ingebouwde functionaliteiten (mogelijkheid om modellen uit een catalogus te selecteren, geen codebenadering om modellen te trainen, functionaliteiten om extra pijplijnen op te zetten en te monitoren). Eenmaal verfijnd, werd het geïmplementeerde model gebruikt om conclusies te trekken uit testgegevens om de AE-verhalen te creëren (zie Figuur 2 voor een voorbeeld). Daarnaast valideerde het team van deskundigen op het gebied van veiligheid en klinische onderwerpen de generatie van verhalen met behulp van grondwaarheidsdocumenten en analyseerde deze handmatig om ervoor te zorgen dat de generatieve AI-Automation-pijplijn betrouwbaar was en niet onderhevig was aan hallucinaties.

Daarnaast is IBM Consulting onlangs gelanceerd watsonx.gegevens op AWS, een open, hybride, beheerde dataopslag om bedrijven te helpen analyses en AI te schalen. IBM Consulting werkt ook samen met AWS om de komende te integreren Amazonebodem, een volledig beheerde service die FM's van toonaangevende AI-startups en Amazon via een API beschikbaar maakt voor ATOM, om klanten te helpen generatieve AI-gebruiksscenario's te bouwen en op te schalen, terwijl het versterken van de cyberveiligheid en naleving.

Bedrijfswaarde

Vanaf FAERS-databaseis het aantal gemelde bijwerkingen in tien jaar tijd, van 2.5 tot 10, 2012 keer zo groot geworden. Ongeacht de volumes moeten bedrijven deze gebeurtenissen snel aan de toezichthouders melden en snel reageren op veiligheidssignalen. De lasten van de groeiende aantallen evenementen worden weerspiegeld in de budgetten die naar verwachting zullen groeien van naar schatting 2022 miljard dollar in 4 tot ruim 2017 miljard in 6.

Volgens een top 10 van grote Amerikaanse life sciences-klanten waarmee IBM Consulting momenteel samenwerkt, heeft het op een compliant en verantwoorde wijze inzetten van generatieve AI het potentieel om de handmatige arbeid voor het maken van AE-rapporten met 50% te verminderen. Door dat te combineren met een AI-gestuurde, menselijke in-the-loop oplossing voor taalvertaling, kunnen de bedrijfskosten verder optimaliseren en waardevolle menselijke teams vrijmaken om zich te concentreren op taken met toegevoegde waarde.

Als knipoog naar het groeiende gebruik van machine learning in de levenswetenschappen heeft de FDA dat nu gedaan heeft meer dan 500 medische algoritmen gewist die in de Verenigde Staten in de handel verkrijgbaar zijn. Meer dan de helft van de algoritmen op de Amerikaanse markt werd tussen 2019 en 2022 goedgekeurd, met meer dan 300 apps in slechts vier jaar. Alleen al in oktober 2022 keurde de FDA 178 nieuwe AI/ML-systemen goed, een aantal dat naar verwachting in de toekomst snel zal groeien.

Dit momentum creëert een enorme bedrijfswaarde voor life sciences-klanten die willen innoveren in de hele waardeketen, waarbij gebruik wordt gemaakt van geavanceerde technologieën zoals generatieve AI.

Hoe kan IBM Consulting klanten ondersteunen op hun reis naar het benutten van Foundation Models?

IBM Consulting heeft de expertise en ervaring om klanten met verschillende mate van volwassenheid te ondersteunen op hun generatieve AI-reis. Op een hoog niveau maakt IBM Consulting gebruik van de volgende pijlers om klanten te ontmoeten waar ze zich bevinden:

• Generatieve AI-strategie en Center of Excellence-opstelling: Gestandaardiseerd advieswerk om nieuwe gebruiksscenario's voor funderingsmodellen te informeren, betrekken, ontdekken en beoordelen.
• Stichting Model Hackathon: Een tweedaagse hackathon om innovatieve AI-oplossingen te bedenken en te prototypen voor specifieke use case-domeinen, waarbij gebruik wordt gemaakt van standaard cloud-API's of open-source basismodellen (GPT, BERT en andere).
• Jumpstart voor funderingsmodel: Maak gebruik van IBM Garage om het gebruik van basismodellen een vliegende start te geven en beproefde IBM-gebruiksscenario's in 6-8 weken in verschillende domeinen te implementeren.
• Co-creatie, samenwerking en generatieve AI @ Scale: Ontwerp- en implementatiediensten voor het maken van prototypen en het bouwen van effectieve bedrijfsoplossingen (bijvoorbeeld virtuele assistenten en kennishubs) waarbij gebruik wordt gemaakt van commerciële of open source basismodellen.
• Op maat gemaakte funderingsmodellen: Benut originele innovaties van IBM Research, AWS en andere bronnen op het gebied van basismodellen voor gespecialiseerde domeinen (chemie, materiaalkunde en verwerking van sensorgegevens) om op maat gemaakte domeinspecifieke gebruiksscenario's aan te pakken.
• Stichtingsmodel beheer, FMOps: Zet het vereiste organisatorische en technische beheer op voor het schalen van basismodellen binnen de hele onderneming met behulp van de AI@Scale-methode van IBM Consulting.

Conclusie

Bedrijven in verschillende sectoren worden momenteel geconfronteerd met aanzienlijke druk om generatieve AI snel te adopteren en waarde aan te tonen. Met meer dan 40 AI- en analytics-opdrachten wereldwijd wordt IBM Consulting consequent gerangschikt als een leider door verschillende analisten. IBM Consulting wil life sciences-ondernemingen helpen bij het navigeren en realiseren van waarde uit generatieve AI via de onlangs aangekondigde generatieve AI CoE, een meeslepend adviesproces zoals IBM-garage en versnellers zoals ATOM. Klanten hebben een vertrouwde, ervaren en bekwame partner nodig om hen te helpen op hun generatieve AI-reis en IBM Consulting staat klaar om hen te helpen door hen te ontmoeten waar ze zich ook bevinden.

Meer informatie over IBM Security Services voor AWS