Folosirea AI generativă pe AWS pentru a transforma științele vieții – Blog IBM

Saltul exponențial în interior AI generativă transformă deja multe industrii: optimizarea fluxurilor de lucru, ajutând echipele umane să se concentreze pe sarcini cu valoare adăugată și accelerând timpul de lansare pe piață. Industria științelor vieții începe să ia atenție și își propune să depășească progresele tehnologice. Industria științelor vieții a trecut – de zeci de ani încoace – de la dezvoltarea tradițională de medicamente bazată pe descoperire la paradigma de dezvoltare a medicamentelor bazată pe piață. Cu toate acestea, este împovărat de cicluri lungi de cercetare și dezvoltare și de regimuri clinice, de producție și de conformitate cu forță de muncă intensivă.

Industria se află sub o presiune enormă pentru a accelera dezvoltarea medicamentelor la un cost optim, pentru a automatiza sarcinile care necesită timp și forță de muncă, cum ar fi crearea de documente sau rapoarte, pentru a menține moralul angajaților și pentru a accelera livrarea. Odată cu BioPharma și organizațiile de dispozitive medicale care adoptă din ce în ce mai mult strategii de transformare digitală și angajament – ​​combinate cu schimbarea paradigmei provocată de pandemia Covid19 – industria se confruntă cu o explozie a datelor digitale create în zonele comerciale, lanțului de aprovizionare, clinic și de farmacovigilență ale lanțul valoric, precum și în alte funcții de afaceri ale întreprinderii.

Aceste date digitale vin în industrie în diferite formate, cum ar fi text nestructurat, imagini, PDF-uri și e-mailuri. Explozia datelor digitale – în combinație cu disponibilitatea în scădere a resurselor umane calificate și dispuse pentru a ingera și procesa datele digitale într-o manieră conformă – forțează organizațiile din științele vieții să exploreze AI, învățarea automată și tehnologiile AI generative. Câteva exemple de cazuri potențiale de utilizare pentru IA generativă în științele vieții includ, dar nu se limitează la:

• AI pentru evaluarea juridică medicală (MLR): Creșterea globalizării și creșterea exponențială a tehnicilor de marketing digital a pus presiune asupra procesului deja complex, consumator de timp și provocator. IA generativă are potențialul de a procesa conținut digital la scară și de a produce un rezultat MLR eficient, care poate fi apoi valorificat de echipa umană de marketing, accelerând și simplificând procesul.
• AI pentru generarea de rapoarte de studii clinice (CSR): AI generativă are potențialul de a crea un raport de „prima încercare”, care poate compensa 80% din efortul uman, accelerând procesul, aducând consistență și eliberând lățime de bandă valoroasă pentru alte sarcini de mare valoare.
• Eveniment advers (AE) Generare narativă: Această sarcină foarte reglementată și consumatoare de timp de a genera o narațiune a unui eveniment advers necesită funcții de afaceri foarte reglementate și roluri de înaltă calificare în cadrul organizațiilor din științele vieții și necesită coordonarea sarcinilor manuale, uneori plictisitoare, care pot produce rezultate potențial inexacte sau inconsecvente. Folosirea AI generativă pentru a spori capacitățile echipei umane oferă clienților o oportunitate de a reduce costurile cu 30%-50%, accelerând în același timp timpul de lansare pe piață legat de acest proces cu cel puțin 50% și îmbunătățind scalabilitatea, calitatea și coerența rapoartelor generate.
• Accelerați proiectarea medicamentelor ARNm: Moderna, care a valorificat învățarea automată și IA pentru a avansa domeniul ARN-ului mesager (ARNm) pentru a crea un portofoliu clinic divers de vaccinuri și terapii în șapte modalități, este parteneriat cu IBM de a folosi IA generativă pentru a proiecta medicamente ARNm cu siguranță și performanță optime.

Alte cazuri de utilizare în care modelele AI generative pot ajuta organizațiile din științele vieții să dezlănțuie avantaje competitive sunt:

• Rezumare: interacțiuni cu call center, documente precum rapoarte financiare, articole de analist, e-mailuri, știri, tendințe media și multe altele.
• Cunoștințe conversaționale: Recenzii, bază de cunoștințe, descrieri de produse și multe altele.
• Crearea de conținut: persoane, povești de utilizator, date sintetice, generare de imagini, interfață de utilizare personalizată, copie de marketing, e-mail și răspunsuri sociale și multe altele.
• Crearea codului: Copilot de cod, conversie de cod, creați documentație tehnică, cazuri de testare și multe altele.
• Cercetare & Dezvoltare: Descoperirea și dezvoltarea medicamentelor, crearea și revizuirea conținutului de calitate, informații despre calitate și reglementare, AE Narrative Generation, trimiteri inteligente, generare de date sintetice.
• Comercial: Crearea de conținut de marketing, experiența pacientului, integrarea reprezentanților și activarea vânzărilor de formare și centru de cunoștințe.
• Resurse umane: Creați descrieri cob, cerințe de competențe, creați întrebări de interviu dintr-o fișă a postului, evaluați candidații în funcție de specificațiile postului, asistent de învățare și predare, creare de chestionare, creare de conținut și multe altele.
• de fabricație: Controlul și inspecția calității, instruirea operatorului / tehnologiei de laborator căutare conversațională prin SOP-uri, crearea de conținut și multe altele.
• Lanț de aprovizionare: Prognoza cererii, optimizarea lanțului de aprovizionare, evaluarea și atenuarea riscurilor.

Credem că valorificarea AI-Automation generativă poate aduce beneficii în științele vieții — inclusiv în domeniile reglementate — și poate reduce timpii de ciclu pentru crearea Narațiunilor AE cu cel puțin 50%, pe baza muncii realizate de IBM Consulting și grupul de farmacovigilență la o BioPharma globală. companie.

În această postare pe blog, vom prezenta modul în care IBM Consulting colaborează cu AWS și folosește modele de limbaj mari (LLM), pe platforma generativă AI-Automation (ATOM) a IBM Consulting, pentru a crea modele de bază instruite în domeniul științelor vieții, conștiente de industrie, pentru generați primele schițe ale documentelor narative, cu scopul de a asista echipele umane.

De ce IBM Consulting pentru AI generativ pe AWS?

Timp de mai bine de un deceniu, IBM Consulting a ajutat clienții să creeze valoare AI, masina de învățare și soluții de automatizare pentru a optimiza procesele de afaceri și operațiunile IT din industrii. Mai recent, IBM Consulting a colaborat cu întreprinderi pentru a implementa modele de bază reimagina fluxurile de lucru de bază și realizează valoare—reducerea costurilor, timpul de realizare și îmbunătățirea productivității și se angajează să ajute întreprinderile să navigheze și să deblocheze valoare din schimbările seismice determinate de AI. Având în vedere acest lucru, IBM Consulting a anunțat recent un Centrul de excelență generativ AI cu peste 1000 de consultanți calificați în IA generativă și seturi de instrumente de accelerare create special pentru modele de bază și LLM; Prin aceasta, IBM Consulting ajută întreprinderile să dezvolte și să implementeze modele AI generative de nivel de producție.

IBM este un partener de consultanță Premier pentru AWS, cu peste 20 de profesioniști certificați AWS din întreaga lume, 16 validări de servicii și 16 competențe AWS, devenind cel mai rapid GSI global pentru a asigura mai multe competențe și certificări AWS printre primele 16 AWS Premier GSI-uri în decurs de 18 luni. La re:Invent 2022, IBM Consulting a fost premiat il Partenerul global de inovare al anului si Partenerul anului GSI pentru America Latină, cimentând clientul și AWS au încredere în IBM Consulting ca partener de alegere atunci când vine vorba de AWS.

În domeniul AI, IBM are peste 21 de oameni de știință, ingineri AI și consultanți și a executat peste 40 de angajamente AI și de analiză. Dar cu o mare putere vine o mare responsabilitate, iar acest lucru este valabil mai ales pentru IA generativă. IBM Consulting a condus un abordare responsabilă și etică la AI de mai bine de cinci ani, concentrat în principal pe aceste cinci principii de bază:

1. Explicabilitate: Modul în care un model de inteligență artificială ajunge la o decizie ar trebui să poată fi înțeles, cu sistemele „human-in-the-loop” adăugând mai multă credibilitate și ajută la atenuarea riscurilor de conformitate.
2. Cinste: Modelele AI ar trebui să trateze toate grupurile în mod echitabil.
3. Robusteţe: Sistemele AI ar trebui să poată rezista atacurilor asupra datelor de antrenament.
4. Transparență: Toate aspectele relevante ale unui sistem AI ar trebui să fie disponibile publicului pentru evaluare.
5. Privacy: Datele utilizate în sistemele AI ar trebui să fie securizate, iar atunci când acele date aparțin unei persoane, persoana respectivă ar trebui să înțeleagă cum sunt utilizate.

IBM ajută mai multe entități din științele vieții să implementeze AI într-un mod responsabil și de încredere în mai multe funcții. IBM a colaborat cu Johnson & Johnson pentru își regândesc fundamental strategia de talent utilizarea abilităților bazate pe inteligență artificială deducerea într-un mod responsabil și livrarea transformare la scară pentru observabilitatea aplicației folosind AIOP-uri.

Pentru a ajuta organizațiile din științele vieții să urmeze ghidurile și reglementările GxP atunci când dezvoltă sau produc medicamente și dispozitive medicale, IBM Consulting își valorifică vasta experiență GxP și cele mai bune practici AWS din jurul GxP, HIPAA si alte programe de conformitate pentru a oferi soluții conforme, reglementate, validate și sigure.

Cum să construiți o conductă AI generativă în AWS pentru generarea narativă?

În prezent, crearea de narațiuni pentru evenimente adverse este un proces manual intensiv în asistența medicală. Când este raportat un eveniment advers, echipele clinice și de siguranță citesc și procesează manual mai multe detalii - informații medicale și medicale actuale și istorice ale pacientului, datele despre eveniment și multe altele - și scriu manual un raport detaliat, așa cum este necesar de către autoritățile de reglementare. Odată cu apariția IA generativă, credem că aceste procese pot fi îmbunătățite pentru a elibera capacitatea echipelor clinice și de siguranță de a trece la sarcini de valoare mai mare, cum ar fi revizuirea narațiunilor, precum și pentru a le permite echipelor să se concentreze pe sarcini mai complexe.

Am explorat mai multe opțiuni pentru sarcina de a genera narațiuni de evenimente adverse folosind IA generativă. În cele din urmă, unul dintre Față îmbrățișată Modele de limbaj mari activate Amazon Sagemaker JumpStart a fost selectat pentru a construi narațiunile evenimentelor adverse din mai multe motive: are o licență permisivă care permite utilizarea comercială, modele clare / carduri de date pentru modelul sursă care poate explica descendența datelor sale, capacitatea de a ajusta modelul în cadrul Sagemaker Jumpstart, și capacitatea robustă de a genera text narativ pentru evenimente adverse cu o cantitate minimă de reglaj fin.

Conducta de nivel înalt pentru acest proces este prezentată în Figura 1. Am început cu pregătirea datelor structurate proprietare pentru a le curăța și a le pregăti într-un format pentru a putea trece în solicitările de reglare fină și deducere. Modelul de limbă mare a fost apoi ajustat Amazon Sagemaker pe un set de date de antrenament de peste 500 de înregistrări care descriu informații despre sănătatea pacientului, evenimente adverse și informații medicale, folosind conducta prezentată mai jos. Amazon Sagemaker este o platformă optimă pentru IA generativă datorită mai multor funcționalități integrate (capacitatea de a selecta modele dintr-un catalog, nicio abordare codificată pentru a antrena modele, funcționalități pentru a configura conducte suplimentare și monitorizare.) Odată reglat fin, modelul implementat a fost utilizat. pentru a deduce datele unui test pentru a crea narațiunile AE (a se vedea Figura 2 pentru un eșantion). În plus, echipa de experți în materie de siguranță și clinică a validat generarea narațiunii folosind documente de adevăr de la sol și le-a analizat manual pentru a se asigura că conducta generativă AI-Automation este fiabilă și nu este supusă halucinațiilor.

În plus, IBM Consulting a lansat recent watsonx.data pe AWS, un magazin de date deschis, hibrid, guvernat pentru a ajuta întreprinderile să scaleze analizele și IA. IBM Consulting este, de asemenea, un parteneriat cu AWS pentru a integra viitorul Amazon Bedrock, un serviciu complet gestionat care face ca FM-urile de la startup-uri de IA de top și Amazon să fie disponibile prin intermediul unui API, în ATOM, pentru a ajuta clienții să creeze și să scaleze cazuri de utilizare AI generative, în timp ce consolidarea securității cibernetice și conformitatea.

Valoarea afacerii

Conform baza de date FAERS, numărul de AE ​​raportate a crescut de 2.5 ori în 10 ani, din 2012 până în 2022. Indiferent de volume, companiile trebuie să raporteze aceste evenimente rapid autorităților de reglementare și să acționeze rapid pe semnalele de siguranță. Povara din creșterea volumelor de evenimente se reflectă în bugetele care se așteaptă să crească de la aproximativ 4 miliarde USD în 2017 la peste 6 miliarde până în 2020.

Potrivit unui top 10 clienți majori din științele vieții cu sediul în SUA cu care IBM consulting lucrează în prezent, valorificarea AI generativă într-un mod conform și responsabil are potențialul de a reduce munca manuală pentru crearea rapoartelor AE cu 50%. Combinând asta cu un Soluție de traducere lingvistică bazată pe inteligență artificială, uman în buclă, poate optimiza în continuare costurile de operare și poate elibera echipe umane valoroase pentru a se concentra pe sarcini cu valoare adăugată.

Într-un semn de cap la utilizarea în creștere a învățării automate în științele vieții, FDA a făcut-o acum a șters peste 500 de algoritmi medicali care sunt disponibile comercial în Statele Unite. Mai mult de jumătate dintre algoritmii de pe piața americană au fost ștergați între 2019 și 2022, cu peste 300 de aplicații în doar patru ani. Numai în octombrie 2022, FDA a aprobat 178 de noi sisteme AI/ML, un număr estimat să crească rapid în viitor.

Acest impuls creează o valoare comercială enormă pentru clienții din domeniul științelor vieții care doresc să inoveze de-a lungul lanțului valoric, valorificând tehnologii de ultimă oră, cum ar fi inteligența artificială generativă.

Cum poate IBM Consulting să sprijine clienții în călătoria lor către utilizarea modelelor Foundation?

IBM Consulting are expertiza și experiența pentru a sprijini clienții cu diferite grade de maturitate în călătoria lor generativă AI. La un nivel înalt, IBM Consulting folosește următorii piloni pentru a satisface clienții acolo unde se află:

• Strategia AI generativă și configurarea Centrului de excelență: Angajament de consultanță standardizat pentru a informa, a implica, a descoperi și a evalua noi cazuri de utilizare pentru modelele de fundație.
• Hackathon pentru modele de fundație: Un hackathon de 2 zile pentru a crea și a crea prototipuri de soluții inovatoare de inteligență artificială pentru domenii specifice de utilizare, folosind API-uri cloud standard sau modele de bază open-source (GPT, BERT și altele).
• Jumpstart pentru modelul de fundație: Utilizați IBM Garage pentru a începe utilizarea modelelor de bază și pentru a implementa cazuri de utilizare IBM dovedite în 6-8 săptămâni în diferite domenii.
• Co-creare, cooperare și IA generativă la scară: Servicii de proiectare și implementare pentru prototiparea și construirea de soluții de afaceri eficiente (asistenți virtuali și centre de cunoștințe, de exemplu) utilizând modele comerciale sau open source.
• Modele de fond de ten personalizate: Profitați de inovațiile originale de la IBM Research, AWS și alte surse privind modelele de bază pentru domenii specializate (chimie, știința materialelor și procesarea datelor senzorilor) pentru a aborda cazuri de utilizare personalizate specifice domeniului.
• Fovernarea modelului de fundație, FMOps: Configurați guvernanța organizațională și tehnică necesară pentru scalarea modelelor de bază în întreaga întreprindere folosind metoda AI@Scale a IBM Consulting.

Concluzie

Întreprinderile din diverse industrii se confruntă în prezent cu presiuni considerabile pentru a adopta rapid IA generativă și a demonstra valoare. Cu peste 40 de angajamente AI și analize la nivel mondial, IBM Consulting a fost clasat constant ca un lider de mai multi analisti. IBM Consulting se angajează să ajute întreprinderile din științele vieții să navigheze și să realizeze valoare din IA generativă prin CoE AI generativ anunțat recent, un proces consultativ imersiv precum IBM Garage și acceleratoare precum ATOM. Clienții au nevoie de un partener de încredere, cu experiență și priceput care să-i ajute în călătoria lor generativă AI, iar IBM Consulting este gata să-i ajute, întâlnindu-i acolo unde se află.

Aflați mai multe despre IBM Security Services pentru AWS