Aproveitando a IA generativa na AWS para transformar as ciências biológicas – Blog da IBM

O salto exponencial IA generativa já está transformando muitas indústrias: otimizando fluxos de trabalho, ajudando as equipes humanas a se concentrarem em tarefas de valor agregado e acelerando o tempo de lançamento no mercado. A indústria das ciências da vida está começando a tomar conhecimento e pretende ultrapassar os avanços tecnológicos. A indústria das ciências da vida tem – há décadas – passado do tradicional desenvolvimento de medicamentos baseado na descoberta para o paradigma de desenvolvimento de medicamentos baseado no mercado. No entanto, é sobrecarregado por longos ciclos de I&D e regimes clínicos, de fabrico e de conformidade intensivos em mão-de-obra.

A indústria está sob enorme pressão para acelerar o desenvolvimento de medicamentos a um custo ideal, automatizar tarefas que exigem muito tempo e trabalho, como a criação de documentos ou relatórios, para preservar o moral dos funcionários e acelerar a entrega. Com as organizações biofarmacêuticas e de dispositivos médicos adotando cada vez mais estratégias de transformação e engajamento digital – combinadas com a mudança de paradigma provocada pela pandemia de Covid19 – a indústria está vivenciando uma explosão de dados digitais sendo criados nas áreas comercial, da cadeia de suprimentos, clínica e farmacovigilância do cadeia de valor, bem como em outras funções de negócios empresariais.

Esses dados digitais chegam à indústria em diversos formatos, como texto não estruturado, imagens, PDFs e e-mails. A explosão dos dados digitais – em combinação com a diminuição da disponibilidade de recursos humanos qualificados e dispostos a ingerir e processar os dados digitais de forma compatível – está a forçar as organizações das ciências da vida a explorar a IA, a aprendizagem automática e, agora, tecnologias de IA generativas. Alguns exemplos de possíveis casos de uso para IA generativa em ciências da vida incluem, mas não estão limitados a:

• IA para revisão médica legal (MLR): A crescente globalização e o crescimento exponencial das técnicas de marketing digital têm colocado pressão sobre o processo já complexo, demorado e desafiador. A IA generativa tem potencial para processar conteúdo digital em escala e produzir um resultado MLR eficaz, que pode então ser aproveitado pela equipe de marketing humano, acelerando e simplificando o processo.
• IA para geração de relatórios de estudos clínicos (CSR): A IA generativa tem o potencial de criar um relatório de “primeira tentativa”, que pode compensar 80% do esforço humano, acelerando o processo, trazendo consistência e liberando largura de banda valiosa para outras tarefas de alto valor.
• Geração de narrativa de evento adverso (EA): Esta tarefa altamente regulamentada e demorada de gerar uma narrativa de evento adverso requer funções empresariais altamente regulamentadas e funções altamente qualificadas nas organizações de ciências da vida e exige coordenação de tarefas manuais, por vezes tediosas, que podem produzir resultados potencialmente imprecisos ou inconsistentes. Aproveitar a IA generativa para aumentar as capacidades da equipe humana apresenta uma oportunidade para os clientes reduzirem custos em 30% a 50%, ao mesmo tempo em que aceleram o tempo de lançamento no mercado relacionado a esse processo em pelo menos 50% e melhoram a escalabilidade, a qualidade e a consistência dos relatórios gerados.
• Acelere o design de medicamentos mRNA: A Moderna, que tem aproveitado o aprendizado de máquina e a IA para avançar no campo do RNA mensageiro (mRNA) para criar um portfólio clínico diversificado de vacinas e terapêuticas em sete modalidades, está parceria com a IBM aproveitar a IA generativa para projetar medicamentos de mRNA com segurança e desempenho ideais.

Outros casos de uso em que os modelos generativos de IA podem ajudar as organizações de ciências biológicas a obter vantagem competitiva são:

• Resumo: interações de call center, documentos como relatórios financeiros, artigos de analistas, e-mails, notícias, tendências de mídia e muito mais.
• Conhecimento Conversacional: Avaliações, base de conhecimento, descrições de produtos e muito mais.
• Criação de conteúdo: Personas, histórias de usuários, dados sintéticos, geração de imagens, UI personalizada, texto de marketing, e-mail e respostas sociais e muito mais.
• Criação de código: Co-piloto de código, conversão de código, criação de documentação técnica, casos de teste e muito mais.
• Pesquisa e desenvolvimento: Descoberta e desenvolvimento de medicamentos, criação e revisão de conteúdo de qualidade, inteligência regulatória e de qualidade, geração de narrativa AE, submissões inteligentes, geração de dados sintéticos.
• Comercial: Criação de conteúdo de marketing, experiência do paciente, integração e treinamento de representantes, capacitação de vendas e centro de conhecimento.
• Recursos humanos: Crie descrições cob, requisitos de habilidades, crie perguntas de entrevista a partir de uma descrição de cargo, avalie candidatos em relação a especificações de cargo, assistente de aprendizagem e ensino, criação de questionários, criação de conteúdo e muito mais.
• Indústria​: Controle e inspeção de qualidade, treinamento de operadores / técnicos de laboratório, pesquisa conversacional por meio de SOP's, criação de conteúdo e muito mais.
• Cadeia de mantimentos: Previsão de demanda, otimização da cadeia de suprimentos, avaliação e mitigação de riscos.

Acreditamos que o aproveitamento da IA-Automação generativa pode gerar benefícios nas ciências da vida – inclusive em domínios regulamentados – e reduzir os tempos de ciclo para a criação de narrativas de EA em pelo menos 50%, com base no trabalho que está sendo realizado pela IBM Consulting e pelo grupo de Farmacovigilância em uma BioFarmácia global. empresa.

Nesta postagem do blog, mostraremos como a IBM Consulting está fazendo parceria com a AWS e aproveitando Large Language Models (LLMs), na plataforma generativa de automação de IA (ATOM) da IBM Consulting, para criar modelos básicos treinados no domínio de ciências biológicas e conscientes do setor para gerar primeiros rascunhos dos documentos narrativos, com o objetivo de auxiliar as equipes humanas.

Por que a IBM Consulting para IA generativa na AWS?

Por mais de uma década, a IBM Consulting tem ajudado clientes a gerar valor por meio de AI, aprendizado de máquina e soluções de automação para otimizar processos de negócios e operações de TI em todos os setores. Mais recentemente, a IBM Consulting tem feito parcerias com empresas para implementar modelos básicos para reimagine os principais fluxos de trabalho e obtenha valor—reduzindo custos, tempo de resposta e melhorando a produtividade e está empenhada em ajudar as empresas a navegar e desbloquear valor a partir das mudanças sísmicas impulsionadas pela IA. Pensando nisso, a IBM Consulting anunciou recentemente uma Centro de Excelência em IA generativa com mais de 1000 consultores qualificados em IA generativa e kits de ferramentas de aceleradores desenvolvidos especificamente para modelos básicos e LLMs; com isso, a IBM Consulting está ajudando as empresas a desenvolver e implementar modelos de IA generativos de nível de produção.

A IBM é um parceiro de consultoria Premier da AWS com mais de 20 mil profissionais certificados pela AWS em todo o mundo, 16 validações de serviços e 16 competências da AWS, tornando-se o GSI global mais rápido a garantir mais competências e certificações da AWS entre os 16 principais GSIs Premier da AWS em 18 meses. No re:Invent 2022, Consultoria IBM foi premiada que o Parceiro Global de Inovação do Ano e os votos de Parceiro GSI do Ano para a América Latina, consolidando a confiança do cliente e da AWS na IBM Consulting como parceiro preferencial quando se trata de AWS.

No domínio da IA, a IBM tem mais de 21 mil cientistas de dados, engenheiros de IA e consultores e executou mais de 40 mil compromissos de IA e análise. Mas com grande poder vem uma grande responsabilidade, e isto é especialmente verdadeiro para a IA generativa. A IBM Consulting tem conduzido um abordagem responsável e ética à IA há mais de cinco anos, focada principalmente nestes cinco princípios básicos:

1. Explicação: A forma como um modelo de IA chega a uma decisão deve ser compreensível, com sistemas humanos no circuito adicionando mais credibilidade e ajudando a mitigar os riscos de conformidade.
2. justiça: Os modelos de IA devem tratar todos os grupos de forma equitativa.
3. Robustez: Os sistemas de IA devem ser capazes de resistir a ataques aos dados de treinamento.
4. Transparência: Todos os aspectos relevantes de um sistema de IA devem estar disponíveis ao público para avaliação.
5. Privacidade: Os dados utilizados nos sistemas de IA devem ser seguros e, quando esses dados pertencem a um indivíduo, o indivíduo deve compreender como estão a ser utilizados.

A IBM está ajudando diversas entidades de ciências biológicas a implantar IA de maneira responsável e confiável em diversas funções. A IBM tem feito parceria com a Johnson & Johnson para repensar fundamentalmente sua estratégia de talentos usando inferência de habilidades baseadas em IA de maneira responsável e entregando transformação em escala para observabilidade de aplicativos usando AIOPs.

Para ajudar as organizações de ciências biológicas a seguirem as diretrizes e regulamentos GxP ao desenvolver ou fabricar medicamentos e dispositivos médicos, a IBM Consulting aproveita sua vasta experiência em GxP e as melhores práticas da AWS em torno de GxP, HIPAA e outro programas de conformidade para fornecer soluções compatíveis, regulamentadas, validadas e seguras.

Como construir um pipeline de IA generativo na AWS para geração de narrativas?

Atualmente, a criação de narrativas para eventos adversos é um processo manual intensivo na área da saúde. Quando um evento adverso é relatado, as equipes clínicas e de segurança leem e processam manualmente vários detalhes – informações médicas e de saúde atuais e históricas do paciente, os dados do evento e muito mais – e escrevem manualmente um relatório detalhado, conforme necessário pelas autoridades reguladoras. Com o advento da IA ​​generativa, acreditamos que estes processos podem ser aumentados para libertar capacidade para as equipas clínicas e de segurança mudarem para tarefas de maior valor, como a revisão de narrativas, bem como permitir que as equipas se concentrem em tarefas mais complexas.

Exploramos múltiplas opções para a tarefa de gerar narrativas de eventos adversos usando IA generativa. Em última análise, um dos Abraçando o Rosto Grandes modelos de linguagem ativados Amazon Sagemaker JumpStart foi selecionado para construir as narrativas de eventos adversos por vários motivos: possui uma licença permissiva que permite o uso comercial, modelos/cartões de dados claros para o modelo de origem que podem explicar sua linhagem de dados, a capacidade de ajustar o modelo no Sagemaker Jumpstart, e capacidade robusta para gerar texto narrativo de eventos adversos com o mínimo de ajuste fino.

O pipeline de alto nível para esse processo é mostrado na Figura 1. Começamos preparando os dados estruturados proprietários para limpá-los e prepará-los em um formato que possa transmitir prompts para ajuste fino e inferência. O modelo de linguagem grande foi então ajustado em Amazon Sábio em um conjunto de dados de treinamento com mais de 500 registros que descrevem informações de saúde do paciente, eventos adversos e informações médicas, usando o pipeline mostrado abaixo. O Amazon Sagemaker é uma plataforma ideal para IA generativa devido a diversas funcionalidades integradas (capacidade de selecionar modelos de um catálogo, abordagem sem código para treinar modelos, funcionalidades para configurar pipelines adicionais e monitorar). fazer inferência sobre dados de teste para criar as narrativas de EA (veja a Figura 2 para ver um exemplo). Além disso, a equipe de especialistas em assuntos clínicos e de segurança validou a geração de narrativas usando documentos verdadeiros e os analisou manualmente para garantir que o pipeline generativo de automação de IA fosse confiável e não sujeito a alucinações.

Além disso, a IBM Consulting lançou recentemente watsonx.data na AWS, um armazenamento de dados aberto, híbrido e governado para ajudar as empresas a dimensionar análises e IA. A IBM Consulting também está fazendo parceria com a AWS para integrar o próximo Rocha Amazônica, um serviço totalmente gerenciado que disponibiliza FMs de startups líderes de IA e da Amazon por meio de uma API, no ATOM, para ajudar os clientes a criar e dimensionar casos de uso de IA generativos, enquanto fortalecendo a segurança cibernética e conformidade.

Valor do negócio

Conforme Banco de dados FAERS, o número de EAs notificados cresceu 2.5x em 10 anos, de 2012 a 2022. Independentemente dos volumes, as empresas devem comunicar estes eventos rapidamente aos reguladores e agir rapidamente em relação aos sinais de segurança. O peso do crescente volume de eventos reflecte-se em orçamentos que deverão crescer de cerca de 4 mil milhões de dólares em 2017 para mais de 6 mil milhões de dólares em 2020.

De acordo com um dos 10 principais clientes de ciências biológicas dos EUA com quem a consultoria da IBM está trabalhando atualmente, o aproveitamento da IA ​​generativa de maneira compatível e responsável tem o potencial de reduzir o trabalho manual para a criação de relatórios de EA em 50%. Combinando isso com um Solução de tradução de idiomas orientada por IA e humana no circuito, pode otimizar ainda mais os custos operacionais e liberar equipes humanas valiosas para se concentrarem em tarefas de valor agregado.

Em homenagem ao uso crescente do aprendizado de máquina nas ciências biológicas, a FDA agora limpou mais de 500 algoritmos médicos que estão comercialmente disponíveis nos Estados Unidos. Mais da metade dos algoritmos no mercado dos EUA foram liberados entre 2019 e 2022, com mais de 300 aplicativos em apenas quatro anos. Só em outubro de 2022, a FDA aprovou 178 novos sistemas de IA/ML, um número que deverá crescer rapidamente no futuro.

Este impulso cria um enorme valor comercial para os clientes das ciências da vida que procuram inovar em toda a cadeia de valor, aproveitando tecnologias de ponta como a IA generativa.

Como a IBM Consulting pode apoiar os clientes em sua jornada para aproveitar os Modelos Fundamentais?

A IBM Consulting tem conhecimento e experiência para oferecer suporte a clientes com diversos graus de maturidade em sua jornada de IA generativa. Em alto nível, a IBM Consulting aproveita os seguintes pilares para atender os clientes onde eles estão:

• Estratégia de IA generativa e configuração do Centro de Excelência: Engajamento de consultoria padronizado para informar, envolver, descobrir e avaliar novos casos de uso para modelos básicos.
• Hackathon do modelo básico: Um hackathon de 2 dias para idealizar e prototipar soluções inovadoras de IA para domínios de casos de uso específicos, aproveitando APIs de nuvem padrão ou modelos básicos de código aberto (GPT, BERT e outros).
• Início rápido para o modelo de fundação: Aproveite o IBM Garage para impulsionar o uso de modelos básicos e implementar casos de uso comprovados da IBM em 6 a 8 semanas em diferentes domínios.
• Cocriação, cooperação e IA generativa em escala: Serviços de design e implementação para prototipagem e construção de soluções de negócios eficazes (assistentes virtuais e centros de conhecimento, por exemplo) aproveitando modelos básicos comerciais ou de código aberto.
• Modelos de fundação sob medida: Aproveite inovações originais da IBM Research, AWS e outras fontes em modelos básicos para domínios especializados (química, ciência de materiais e processamento de dados de sensores) para abordar casos de uso específicos de domínios personalizados.
• Fovernance do modelo de base, FMOps: Configure a governança organizacional e técnica necessária para dimensionar modelos básicos em toda a empresa usando o método AI@Scale da IBM Consulting.

Conclusão

As empresas de todos os setores enfrentam atualmente uma pressão considerável para adotarem rapidamente a IA generativa e demonstrarem valor. Com mais de 40 mil compromissos de IA e análises em todo o mundo, a IBM Consulting tem sido consistentemente classificada como uma líder por vários analistas. A IBM Consulting está comprometida em ajudar as empresas de ciências biológicas a navegar e obter valor da IA ​​generativa por meio do recém-anunciado AI CoE generativo, um processo consultivo imersivo como Garagem IBM e aceleradores como ATOM. Os clientes precisam de um parceiro confiável, experiente e habilidoso para ajudá-los em sua jornada de IA generativa e a IBM Consulting está pronta para ajudá-los, encontrando-os onde quer que estejam.

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