Izkoriščanje generativne umetne inteligence na AWS za preoblikovanje znanosti o življenju – IBM-ov blog

Eksponentni skok v generativni AI že preoblikuje številne industrije: optimizacijo delovnih tokov, ki pomaga človeškim ekipam, da se osredotočijo na naloge z dodano vrednostjo in pospešijo čas do trga. Industrija znanosti o življenju začenja opažati in želi preskočiti tehnološki napredek. Industrija znanosti o življenju se je že desetletja premaknila s tradicionalnega razvoja zdravil, ki temelji na odkritjih, na paradigmo ciljnega razvoja zdravil, ki temelji na trgu. Vendar pa je obremenjen z dolgimi cikli raziskav in razvoja ter delovno intenzivnimi kliničnimi, proizvodnimi režimi in režimi skladnosti.

Industrija je pod ogromnim pritiskom, da pospeši razvoj zdravil po optimalni ceni, avtomatizira časovno in delovno intenzivne naloge, kot je ustvarjanje dokumentov ali poročil, da ohrani moralo zaposlenih in pospeši dostavo. Z organizacijami BioPharma in Medical Device, ki vedno bolj sprejemajo strategije digitalne preobrazbe in angažiranja – skupaj s spremembo paradigme, ki jo je prinesla pandemija Covid-19 – industrija doživlja eksplozijo digitalnih podatkov, ki se ustvarjajo na področjih komerciale, dobavne verige, klinične in farmakovigilance. verigi vrednosti ter tudi v drugih poslovnih funkcijah podjetja.

Ti digitalni podatki prihajajo v industrijo v različnih oblikah, kot so nestrukturirano besedilo, slike, PDF-ji in e-pošta. Eksplozija digitalnih podatkov – v kombinaciji z vse manjšo razpoložljivostjo usposobljenih in pripravljenih človeških virov za vnos in obdelavo digitalnih podatkov na skladen način – sili organizacije, ki se ukvarjajo s področja znanosti o življenju, da raziskujejo umetno inteligenco, strojno učenje in zdaj generativne tehnologije umetne inteligence. Nekateri primeri možnih primerov uporabe generativne umetne inteligence v znanostih o življenju vključujejo, vendar niso omejeni na:

• AI for Medical Legal Review (MLR): Vse večja globalizacija in eksponentna rast tehnik digitalnega trženja obremenjujeta že tako zapleten, dolgotrajen in zahteven proces. generativna umetna inteligenca ima potencial za obdelavo digitalne vsebine v velikem obsegu in ustvarjanje učinkovitega rezultata MLR, ki ga lahko nato izkoristi skupina za človeški marketing, s čimer pospeši in poenostavi postopek.
• AI za ustvarjanje poročil o kliničnih študijah (CSR): Generativna umetna inteligenca ima potencial za ustvarjanje poročila »prvega poskusa«, ki lahko nadomesti 80 % človeškega truda, pospeši proces, zagotovi doslednost in sprosti dragoceno pasovno širino za druge naloge visoke vrednosti.
• Neželeni dogodek (AE) Generiranje pripovedi: Ta zelo regulirana, dolgotrajna naloga ustvarjanja pripovedi o neželenem dogodku zahteva visoko regulirane poslovne funkcije in visoko usposobljene vloge v organizacijah znanosti o življenju ter zahteva usklajevanje ročnih, včasih dolgočasnih nalog, ki lahko povzročijo potencialno netočne ali nedosledne rezultate. Izkoriščanje generativne umetne inteligence za povečanje zmogljivosti človeške ekipe predstavlja priložnost za stranke, da zmanjšajo stroške za 30 %-50 %, hkrati pa pospešijo čas do trga, povezan s tem procesom, za vsaj 50 % in izboljšajo razširljivost, kakovost in doslednost ustvarjenih poročil.
• Pospešite oblikovanje zdravil mRNA: Moderna, ki izkorišča strojno učenje in umetno inteligenco za napredek na področju messenger RNA (mRNA) za ustvarjanje raznolikega kliničnega portfelja cepiv in terapevtikov v sedmih modalitetah, je partnerstvu z IBM izkoristiti generativno umetno inteligenco za načrtovanje zdravil mRNA z optimalno varnostjo in učinkovitostjo.

Drugi primeri uporabe, kjer lahko generativni modeli umetne inteligence pomagajo organizacijam znanosti o življenju sprostiti konkurenčno prednost, so:

• Povzetek: interakcije s klicnim centrom, dokumenti, kot so finančna poročila, članki analitikov, e-pošta, novice, medijski trendi in drugo.
• Pogovorno znanje: Ocene, baza znanja, opisi izdelkov in drugo.
• Ustvarjanje vsebine: Persone, uporabniške zgodbe, sintetični podatki, ustvarjanje slik, prilagojeni uporabniški vmesnik, marketinška kopija, e-pošta in socialni odzivi in ​​več.
• Ustvarjanje kode: Kodirajte kopilota, pretvorbo kod, ustvarite tehnično dokumentacijo, testne primere in več.
• Raziskave in razvoj: Odkrivanje in razvoj zdravil, ustvarjanje in pregledovanje kakovostne vsebine, obveščanje o kakovosti in zakonodaji, generiranje pripovedi AE, inteligentne predložitve, generiranje sintetičnih podatkov.
• Komercialno: Ustvarjanje trženjskih vsebin, izkušnje s pacienti, vključevanje predstavnikov in usposabljanje, omogočanje prodaje in središče znanja.
• Človeški viri: Ustvarite opise, zahteve glede spretnosti, ustvarite vprašanja za intervju iz opisa delovnega mesta, ocenite kandidate glede na specifikacijo delovnega mesta, pomočnika pri učenju in poučevanju, ustvarjanje kviza, ustvarjanje vsebine in več.
• predelovalne dejavnosti: Kontrola in inšpekcija kakovosti, usposabljanje operaterja/laboratorija, pogovorno iskanje po SOP-jih, ustvarjanje vsebine in še več.
• Oskrbovalna veriga: Napovedovanje povpraševanja, optimizacija dobavne verige, ocena tveganja in ublažitev.

Na podlagi dela, ki sta ga opravila IBM Consulting in skupina za farmakovigilanco pri globalnem BioPharma, verjamemo, da lahko izkoriščanje generativne avtomatizacije umetne inteligence prinese koristi v znanostih o življenju – vključno z reguliranimi domenami – in skrajša čas cikla za ustvarjanje AE Narratives za vsaj 50 %. podjetje.

V tej objavi v spletnem dnevniku bomo predstavili, kako IBM Consulting sodeluje z AWS in izkorišča velike jezikovne modele (LLM) na generativni platformi AI-Automation (ATOM) podjetja IBM Consulting, da bi ustvarili temeljne modele, ki se zavedajo industrije in so na področju znanosti o življenju usposobljeni. ustvarite prve osnutke pripovednih dokumentov, da bi pomagali človeškim ekipam.

Zakaj IBM Consulting za generativno umetno inteligenco na AWS?

IBM Consulting že več kot desetletje pomaga strankam doseči vrednost AI, strojno učenje in rešitve za avtomatizacijo za optimizacijo poslovnih procesov in operacij IT v panogah. Pred kratkim je IBM Consulting sodeloval s podjetji pri uvajanju temeljnih modelov na novo zamisliti temeljne poteke dela in uresničiti vrednost— zmanjševanje stroškov, čas izvedbe in izboljšanje produktivnosti ter je zavezano pomagati podjetjem pri krmarjenju in sprostitvi vrednosti iz seizmičnih sprememb, ki jih poganja umetna inteligenca. S tem v mislih je IBM Consulting nedavno napovedal a generativni center odličnosti AI z več kot 1000 svetovalci, ki so usposobljeni za generativno umetno inteligenco in komplete orodij za pospeševanje, namensko izdelane za temeljne modele in magistre znanja; s tem IBM Consulting pomaga podjetjem pri razvoju in uvajanju proizvodnih generativnih modelov umetne inteligence.

IBM je glavni svetovalni partner za AWS z 20 strokovnjaki s certifikatom AWS po vsem svetu, 16 validacijami storitev in 16 kompetencami AWS, s čimer je postal najhitrejši globalni GSI, ki je v 16 mesecih zagotovil več kompetenc in certifikatov AWS med 18 najboljšimi AWS Premier GSI. Na re:Invent 2022, Nagrajeno je bilo podjetje IBM Consulting o Globalni inovacijski partner leta in GSI Partner leta za Latinsko Ameriko, ki krepi zaupanje strank in AWS v IBM Consulting kot izbranega partnerja, ko gre za AWS.

Na področju umetne inteligence ima IBM več kot 21 tisoč podatkovnih znanstvenikov, inženirjev za umetno inteligenco in svetovalcev ter je izvedel več kot 40 tisoč angažmajev na področju umetne inteligence in analitike. Toda z veliko močjo prihaja velika odgovornost, kar še posebej velja za generativno umetno inteligenco. IBM Consulting je vodil a odgovoren in etičen pristop AI že več kot pet let, v glavnem osredotočen na teh pet osnovnih načel:

1. Pojasnjevanje: Treba je razumeti, kako model umetne inteligence pride do odločitve, pri čemer sistemi človeka v zanki dodajo več verodostojnosti in pomagajo ublažiti tveganja skladnosti.
2. Poštenost: modeli AI bi morali vse skupine obravnavati enakopravno.
3. Robustnost: Sistemi AI bi morali biti sposobni prenesti napade na podatke o usposabljanju.
4. Preglednost: Vsi pomembni vidiki sistema umetne inteligence bi morali biti na voljo javnosti za oceno.
5. Zasebnost: Podatki, uporabljeni v sistemih umetne inteligence, bi morali biti varni in če ti podatki pripadajo posamezniku, bi moral posameznik razumeti, kako se uporabljajo.

IBM pomaga številnim subjektom na področju znanosti o življenju pri uvajanju umetne inteligence na odgovoren in zaupanja vreden način v več funkcijah. IBM sodeluje z Johnson & Johnson za temeljito premislijo svojo strategijo talentov z uporabo veščin, ki temeljijo na umetni inteligenci, na odgovoren način in zagotavljanjem transformacija v obsegu za opazovanje aplikacije z uporabo AIOP.

Da bi organizacijam, ki se ukvarjajo s področja znanosti o življenju, pomagala slediti smernicam in predpisom GxP pri razvoju ali proizvodnji zdravil in medicinskih pripomočkov, IBM Consulting izkorišča svoje bogate izkušnje z GxP in najboljše prakse AWS. GxP, HIPAA in drugih programi skladnosti zagotoviti skladne, regulirane, potrjene in varne rešitve.

Kako zgraditi generativni cevovod AI v AWS za generiranje pripovedi?

Trenutno je ustvarjanje pripovedi za neželene dogodke intenziven ročni proces v zdravstvu. Ko se poroča o neželenem dogodku, klinične in varnostne ekipe ročno preberejo in obdelajo več podrobnosti – trenutne in zgodovinske zdravstvene in zdravstvene podatke pacienta, podatke o dogodkih in drugo – ter ročno napišejo podrobno poročilo, kot to zahtevajo regulativni organi. Verjamemo, da je s prihodom generativne umetne inteligence te procese mogoče povečati, da se sprostijo zmogljivosti za klinične in varnostne ekipe, da se preusmerijo k nalogam višje vrednosti, kot je pregledovanje pripovedi, ter omogoči ekipam, da se osredotočijo na bolj zapletene naloge.

Raziskali smo več možnosti za nalogo generiranja pripovedi o neželenih dogodkih z uporabo generativne umetne inteligence. Konec koncev, eden od HuggingFace Veliki jezikovni modeli na Amazon Sagemaker JumpStart je bil izbran za izdelavo pripovedi o neželenih dogodkih iz več razlogov: ima permisivno licenco, ki dovoljuje komercialno uporabo, jasne modelne/podatkovne kartice za izvorni model, ki lahko razložijo njegovo podatkovno linijo, možnost natančnega prilagajanja modela znotraj Sagemaker Jumpstart, in robustno zmožnost ustvarjanja pripovednega besedila o neželenih dogodkih z minimalno količino natančnega prilagajanja.

Cevovod na visoki ravni za ta proces je prikazan na sliki 1. Začeli smo s pripravo lastniških strukturiranih podatkov, da jih očistimo in jih pripravimo v formatu, ki ga je mogoče prenesti v pozive za natančno nastavitev in sklepanje. Model velikega jezika je bil nato natančno prilagojen Amazon Sagemaker na naboru podatkov za usposabljanje s 500+ zapisi, ki opisujejo podatke o zdravju pacientov, neželenih dogodkih in zdravstvenih informacijah, z uporabo spodaj prikazanega cevovoda. Amazon Sagemaker je optimalna platforma za generativno umetno inteligenco zaradi številnih vgrajenih funkcij (zmožnost izbire modelov iz kataloga, brez kodnega pristopa k modelom vlaka, funkcionalnosti za nastavitev dodatnih cevovodov in nadzora.) Ko je bil natančno nastavljen, je bil uporabljen razporejeni model za sklepanje na testnih podatkih za ustvarjanje pripovedi AE (glej sliko 2 za vzorec). Poleg tega je ekipa strokovnjakov za varnost in klinične vsebine potrdila ustvarjanje pripovedi z uporabo temeljnih dokumentov resnice in jih ročno analizirala, da bi zagotovila, da je generativni cevovod AI-Automation zanesljiv in ni predmet halucinacij.

Poleg tega je pred kratkim začelo podjetje IBM Consulting watsonx.data na AWS, odprti, hibridni, upravljani shrambi podatkov, ki podjetjem pomaga razširiti analitiko in umetno inteligenco. IBM Consulting prav tako sodeluje z AWS za integracijo prihajajočega Amazon Bedrock, popolnoma upravljana storitev, ki daje FM-je vodilnih zagonskih podjetij z umetno inteligenco in Amazona na voljo prek API-ja v ATOM, da strankam pomaga zgraditi in povečati generativne primere uporabe umetne inteligence, medtem ko krepitev kibernetske varnosti in skladnost.

Poslovna vrednost

Kot je navedeno Baza podatkov FAERS, je število prijavljenih neželenih učinkov naraslo za 2.5-krat v 10 letih, od 2012 do 2022. Ne glede na količine morajo podjetja o teh dogodkih hitro poročati regulatorjem in hitro ukrepati glede na varnostne signale. Breme zaradi naraščajočega obsega dogodkov se odraža v proračunih, za katere se pričakuje, da bodo zrasli z ocenjenih 4 milijard USD v letu 2017 na več kot 6 milijard do leta 2020.

Glede na 10 najboljših ameriških strank na področju znanosti o življenju, s katerimi trenutno sodeluje svetovalno podjetje IBM, lahko uporaba generativne umetne inteligence na skladen in odgovoren način zmanjša ročno delo za ustvarjanje poročil o škodljivih učinkih za 50 %. Kombinacija tega z Rešitev za jezikovno prevajanje, ki temelji na umetni inteligenci, človek v zanki, lahko dodatno optimizira operativne stroške in sprosti dragocene človeške ekipe, da se osredotočijo na naloge z dodano vrednostjo.

FDA je zdaj v znamenju vse večje uporabe strojnega učenja v znanostih o življenju očistil več kot 500 medicinskih algoritmov ki so komercialno na voljo v Združenih državah Amerike. Več kot polovica algoritmov na ameriškem trgu je bila očiščena med letoma 2019 in 2022, z več kot 300 aplikacijami v samo štirih letih. Samo oktobra 2022 je FDA odobrila 178 novih sistemov AI/ML, število pa naj bi v prihodnosti hitro naraslo.

Ta zagon ustvarja ogromno poslovno vrednost za stranke na področju znanosti o življenju, ki želijo uvajati inovacije v celotni vrednostni verigi, pri čemer izkoriščajo vrhunske tehnologije, kot je generativna umetna inteligenca.

Kako lahko IBM Consulting podpira stranke na njihovi poti do izkoriščanja temeljnih modelov?

IBM Consulting ima strokovno znanje in izkušnje za podporo strankam z različnimi stopnjami zrelosti na njihovi generativni poti AI. Na visoki ravni IBM Consulting izkorišča naslednje stebre za srečanje s strankami tam, kjer so:

• Generativna strategija AI in postavitev centra odličnosti: Standardizirano svetovanje za informiranje, sodelovanje, odkrivanje in ocenjevanje novih primerov uporabe temeljnih modelov.
• Hackathon Foundation Model: 2-dnevni hackathon za zamisel in prototip inovativnih rešitev umetne inteligence za posebne domene primerov uporabe – z uporabo standardnih API-jev v oblaku ali odprtokodnih temeljnih modelov (GPT, BERT in drugi).
• Jumpstart za osnovni model: Izkoristite IBM Garage za hiter začetek uporabe temeljnih modelov in implementacijo preizkušenih IBM-ovih primerov uporabe v 6-8 tednih na različnih področjih.
• Soustvarjanje, sodelovanje in generativni AI @ Scale: Storitve oblikovanja in implementacije za izdelavo prototipov in gradnjo učinkovitih poslovnih rešitev (na primer virtualnih pomočnikov in središč znanja), ki izkoriščajo komercialne ali odprtokodne temeljne modele.
• Modeli temeljev po meri: Izkoristite izvirne inovacije IBM Research, AWS in drugih virov na temeljnih modelih za specializirana področja (kemija, znanost o materialih in obdelava podatkov senzorjev) za obravnavanje primerov uporabe, specifičnih za domeno.
• Temeljni model fovernance, FMOps: Nastavite zahtevano organizacijsko in tehnično upravljanje za prilagajanje modelov temeljev v podjetju z uporabo metode AI@Scale podjetja IBM Consulting.

zaključek

Podjetja v različnih panogah se trenutno soočajo z velikim pritiskom, da hitro sprejmejo generativno umetno inteligenco in izkažejo vrednost. Z več kot 40 angažmaji na področju umetne inteligence in analitike po vsem svetu je IBM Consulting dosledno uvrščen med Vodja več analitikov. IBM Consulting se zavzema za pomoč podjetjem na področju znanosti o življenju pri krmarjenju in uresničevanju vrednosti generativne umetne inteligence prek nedavno napovedanega generativnega AI CoE, poglobljenega svetovalnega procesa, kot je IBM garaža in pospeševalniki, kot je ATOM. Stranke potrebujejo zaupanja vrednega, izkušenega in spretnega partnerja, ki jim bo pomagal na njihovem generativnem potovanju z umetno inteligenco, IBM Consulting pa jim je pripravljen pomagati tako, da jih sreča tam, kjer so.

Izvedite več o IBM-ovih varnostnih storitvah za AWS