Utnyttja generativ AI på AWS för att transformera biovetenskap – IBM Blog

Det exponentiella språnget in generativ AI håller redan på att förändra många branscher: optimera arbetsflöden, hjälper mänskliga team att fokusera på mervärdesuppgifter och snabbare tid till marknaden. Life science-industrin börjar märka och siktar på att hoppa över de tekniska framstegen. Biovetenskapsindustrin har – i decennier nu – gått från den traditionella upptäcktsbaserade läkemedelsutvecklingen till att rikta in sig på ett marknadsbaserat läkemedelsutvecklingsparadigm. Ändå belastas det av långa FoU-cykler och arbetsintensiva kliniska, tillverknings- och efterlevnadsregimer.

Branschen är under enorm press att påskynda läkemedelsutvecklingen till en optimal kostnad, automatisera tids- och arbetsintensiva uppgifter som att skapa dokument eller rapporter för att bevara de anställdas moral och påskynda leveransen. Med BioPharma och Medical Device-organisationer som i allt högre grad antar digitala transformations- och engagemangsstrategier – i kombination med paradigmskiftet som Covid19-pandemin åstadkom – upplever branschen en explosion av digital data som skapas inom de kommersiella, försörjningskedjan, kliniska och läkemedelsövervakningsområdena. värdekedjan, och såväl som i andra företags affärsfunktioner.

Denna digitala data kommer till branschen i olika format, som ostrukturerad text, bilder, PDF-filer och e-postmeddelanden. Explosionen av digital data – i kombination med minskande tillgång på skickliga och villiga mänskliga resurser för att inta och bearbeta digital data på ett kompatibelt sätt – tvingar biovetenskapsorganisationer att utforska AI, maskininlärning och nu generativa AI-tekniker. Några exempel på potentiella användningsfall för generativ AI inom biovetenskap inkluderar men är inte begränsade till:

• AI for Medical Legal Review (MLR): Den ökande globaliseringen och exponentiell tillväxt inom digital marknadsföringsteknik har belastat den redan komplexa, tidskrävande och utmanande processen. generativ AI har potential att bearbeta digitalt innehåll i stor skala och producera en effektiv MLR-utgång, som sedan kan utnyttjas av det mänskliga marknadsföringsteamet, påskynda och förenkla processen.
• AI för att generera kliniska studierapporter (CSR): Generativ AI har potential att skapa en "första försök"-rapport, som kan kompensera för 80 % av mänsklig ansträngning, påskynda processen, skapa konsekvens och frigöra värdefull bandbredd för andra högvärdiga uppgifter.
• Adverse Event (AE) Narrativ generering: Denna mycket reglerade, tidskrävande uppgift att generera en berättelse om negativa händelser kräver mycket reglerade affärsfunktioner och mycket kvalificerade roller inom biovetenskapsorganisationer och kräver samordning av manuella, ibland tråkiga, uppgifter som kan ge potentiellt felaktiga eller inkonsekventa resultat. Genom att utnyttja generativ AI för att öka det mänskliga teamets kapacitet ger kunderna en möjlighet att minska kostnaderna med 30 %-50 %, samtidigt som den accelererar tiden till marknaden relaterad till denna process med minst 50 % och förbättrar skalbarhet, kvalitet och konsekvens i genererade rapporter.
• Accelerera design av mRNA-läkemedel: Moderna, som har utnyttjat maskininlärning och AI för att avancera området för budbärar-RNA (mRNA) för att skapa en mångsidig klinisk portfölj av vacciner och terapier över sju modaliteter, är samarbetar med IBM att utnyttja generativ AI för att designa mRNA-läkemedel med optimal säkerhet och prestanda.

Andra användningsfall där generativa AI-modeller kan hjälpa biovetenskapsorganisationer att släppa lös konkurrensfördelar är:

• Sammanfattning: interaktioner med callcenter, dokument som finansiella rapporter, analytikerartiklar, e-postmeddelanden, nyheter, mediatrender och mer.
• Konversationskunskap: Recensioner, kunskapsbas, produktbeskrivningar och mer.
• Innehållsskapande: Personas, användarberättelser, syntetisk data, generering av bilder, personligt användargränssnitt, marknadsföringsexemplar, e-post och sociala svar och mer.
• Kodskapande: Kod co-pilot, kodkonvertering, skapa teknisk dokumentation, testfall med mera.
• Forskning & Utveckling: Upptäckt och utveckling av droger, skapande och granskning av kvalitetsinnehåll, kvalitets- och regulatorisk intelligens, generering av AE-narrativ, intelligenta inlämningar, generering av syntetisk data.
• Kommersiell: Skapande av marknadsföringsinnehåll, patientupplevelse, introduktion och utbildning av försäljningsmöjligheter och kunskapsnav.
• Personalavdelning: Skapa cob-beskrivningar, kompetenskrav, skapa intervjufrågor från en jobbbeskrivning, bedöm kandidater mot en jobbspecifikation, inlärnings- och undervisningsassistent, skapande av frågesporter, skapande av innehåll och mer.
• Tillverkning: Kvalitetskontroll och inspektion, operatör/labbteknikutbildning konversationssökning genom SOP, skapande av innehåll och mer.
• Försörjningskedjan: Efterfrågeprognoser, optimering av försörjningskedjan, riskbedömning och begränsning.

Vi tror att utnyttjande av generativ AI-automatisering kan leda till fördelar inom biovetenskap – inklusive inom reglerade domäner – och minska cykeltiderna för att skapa AE-berättelser med minst 50 %, baserat på arbete som utförs av IBM Consulting och Pharmacovigilance-gruppen på en global BioPharma företag.

I det här blogginlägget kommer vi att visa upp hur IBM Consulting samarbetar med AWS och utnyttjar Large Language Models (LLMs), på IBM Consultings generativa AI-Automation-plattform (ATOM), för att skapa branschmedvetna, life science-domäntränade grundmodeller för att generera första utkast till de berättande dokumenten, i syfte att hjälpa mänskliga team.

Varför IBM Consulting för generativ AI på AWS?

I mer än ett decennium har IBM Consulting hjälpt kunder att driva igenom värde AI, maskininlärning och automationslösningar för att optimera affärsprocesser och IT-drift över branscher. På senare tid har IBM Consulting samarbetat med företag för att distribuera grundmodeller till tänka om kärnarbetsflöden och inse värde—minska kostnader, handläggningstid och förbättra produktiviteten och är engagerad i att hjälpa företag att navigera och låsa upp värde från de seismiska förändringarna som drivs av AI. Med det i åtanke tillkännagav IBM Consulting nyligen en generativ AI Center of Excellence med 1000+ konsulter som är skickliga inom generativ AI och acceleratorverktyg, specialbyggda för grundmodeller och LLM:er; genom detta hjälper IBM Consulting företag att utveckla och distribuera produktionsklassade generativa AI-modeller.

IBM är en Premier Consulting Partner för AWS med 20 16 AWS-certifierade proffs över hela världen, 16 tjänstevalideringar och 16 AWS-kompetenser, och blir den snabbaste globala GSI:n för att säkra fler AWS-kompetenser och -certifieringar bland topp-18 AWS Premier GSI:er inom 2022 månader. På re:Invent XNUMX, IBM Consulting belönades d Årets globala innovationspartner och Årets GSI-partner för Latinamerika, cementerar kunden och AWS förtroende för IBM Consulting som en favoritpartner när det kommer till AWS.

Inom AI-domänen har IBM över 21 40 dataforskare, AI-ingenjörer och konsulter och har utfört XNUMX XNUMX AI- och analysuppdrag. Men med stor kraft följer ett stort ansvar, och detta gäller särskilt för generativ AI. IBM Consulting har drivit en ansvarsfullt och etiskt förhållningssätt till AI i mer än fem år nu, huvudsakligen fokuserat på dessa fem grundläggande principer:

1. Förklarbarhet: Hur en AI-modell kommer fram till ett beslut bör kunna förstås, med human-in-the-loop-system som ger mer trovärdighet och hjälper till att minska efterlevnadsrisker.
2. Rättvisa: AI-modeller bör behandla alla grupper rättvist.
3. Robusthet: AI-system ska kunna motstå attacker mot träningsdata.
4. Öppenhet: Alla relevanta aspekter av ett AI-system bör vara tillgängliga för allmänheten för utvärdering.
5. Integritetspolicy: Datan som används i AI-system bör vara säker, och när denna data tillhör en individ bör individen förstå hur den används.

IBM hjälper flera biovetenskapliga enheter att distribuera AI på ett ansvarsfullt och pålitligt sätt i flera funktioner. IBM har samarbetat med Johnson & Johnson för att i grunden ompröva sin talangstrategi använda AI-baserade färdigheter att sluta på ett ansvarsfullt sätt och leverera transformation i skala för applikationsobservbarhet med hjälp av AIOPs.

För att hjälpa biovetenskapsorganisationer att följa GxP-riktlinjer och föreskrifter när de utvecklar eller tillverkar läkemedel och medicinsk utrustning, utnyttjar IBM Consulting sin omfattande GxP-erfarenhet och AWS bästa praxis kring GxP, HIPAA och andra efterlevnadsprogram att leverera kompatibla, reglerade, validerade och säkra lösningar.

Hur bygger man en generativ AI-pipeline i AWS för narrativ generering?

För närvarande är att skapa berättelser för biverkningar en intensiv manuell process inom vården. När en biverkning rapporteras läser och bearbetar kliniska team och säkerhetsteam flera detaljer manuellt – patientens aktuella och historiska hälso- och medicinska information, händelsedata med mera – och skriver manuellt en detaljerad rapport, som behövs av tillsynsmyndigheterna. Med intåget av generativ AI tror vi att dessa processer kan utökas för att frigöra kapacitet för kliniska team och säkerhetsteam att övergå till uppgifter med högre värde som att granska berättelserna samt att göra det möjligt för teamen att fokusera på mer komplexa uppgifter.

Vi undersökte flera alternativ för uppgiften att generera berättelser om biverkningar med hjälp av generativ AI. I slutändan en av de Kramar ansikte Stora språkmodeller på Amazon Sagemaker JumpStart valdes ut för att bygga berättelser om negativa händelser av flera skäl: den har en tillåtande licens som tillåter kommersiell användning, tydliga modell/datakort för källmodellen som kan förklara dess datalinje, möjligheten att finjustera modellen inom Sagemaker Jumpstart, och robust förmåga att generera berättande text om negativa händelser med minimal finjustering.

Pipelinen på hög nivå för denna process visas i figur 1. Vi började med att förbereda den proprietära strukturerade datan för att rengöra och göra den klar i ett format för att kunna passera inom uppmaningar för finjustering och slutledning. Den stora språkmodellen finjusterades sedan Amazon Sagemaker på en utbildningsdatauppsättning med över 500 poster som beskriver patienthälsoinformation, biverkningar och medicinsk information, med hjälp av pipelinen som visas nedan. Amazon Sagemaker är en optimal plattform för generativ AI tack vare flera inbyggda funktioner (förmåga att välja modeller från en katalog, ingen kodmetod för att träna modeller, funktioner för att sätta upp ytterligare pipelines och övervaka.) När den väl hade finjusterats användes den utplacerade modellen att sluta sig till ett testdata för att skapa AE-berättelserna (se figur 2 för ett exempel). Dessutom validerade teamet av säkerhets- och kliniska ämnesexperter den narrativa generationen med hjälp av faktadokument och analyserade dem manuellt för att säkerställa att den generativa AI-Automation-pipelinen var tillförlitlig och inte utsatt för hallucinationer.

Utöver detta har IBM Consulting nyligen lanserat watsonx.data på AWS, en öppen, hybrid, styrd databutik för att hjälpa företag skala analyser och AI. IBM Consulting samarbetar också med AWS för att integrera det kommande Amazonas berggrund, en helt hanterad tjänst som gör FM:er från ledande AI-startups och Amazon tillgängliga via ett API, till ATOM, för att hjälpa kunder att bygga och skala generativa AI-användningsfall, samtidigt som stärka cybersäkerheten och överensstämmelse.

Affärsvärde

Enligt FAERS databas, antalet rapporterade AE ​​har vuxit 2.5x på 10 år, från 2012 till 2022. Oavsett volymer måste företag rapportera dessa händelser snabbt till tillsynsmyndigheter och agera snabbt på säkerhetssignaler. Belastningen från växande evenemangsvolymer återspeglas i budgetar som förväntas växa från uppskattningsvis 4 miljarder USD 2017 till över 6 miljarder år 2020.

Enligt en topp 10 av de största USA-baserade life science-kunderna som IBM Consulting för närvarande arbetar med, har användning av generativ AI på ett kompatibelt och ansvarsfullt sätt potentialen att minska det manuella arbetet för att skapa AE-rapporter med 50 %. Att kombinera det med en AI-driven, mänsklig översättningslösning, kan ytterligare optimera driftkostnaderna och frigöra värdefulla mänskliga team för att fokusera på mervärdesuppgifter.

Som en nick till den växande användningen av maskininlärning inom biovetenskap har FDA nu rensade mer än 500 medicinska algoritmer som är kommersiellt tillgängliga i USA. Mer än hälften av algoritmerna på den amerikanska marknaden godkändes mellan 2019 och 2022, med mer än 300 appar på bara fyra år. Bara i oktober 2022 godkände FDA 178 nya AI/ML-system, ett antal som förväntas växa snabbt in i framtiden.

Detta momentum skapar ett enormt affärsvärde för life science-kunder som vill förnya sig över hela värdekedjan, genom att dra nytta av banbrytande teknologier som generativ AI.

Hur IBM Consulting kan stödja kunder på deras resa för att utnyttja grundmodeller?

IBM Consulting har expertis och erfarenhet för att stödja kunder med varierande mognadsgrad på deras generativa AI-resa. På hög nivå använder IBM Consulting följande pelare för att möta kunder där de är:

• Generativ AI-strategi och Center of Excellence-inställning: Standardiserat konsultuppdrag för att informera, engagera, upptäcka och utvärdera nya användningsfall för grundmodeller.
• Foundation Model Hackathon: Ett 2-dagars hackathon för att skapa idéer och prototyper av innovativa AI-lösningar för specifika användningsdomäner – med hjälp av standardmoln-API:er eller grundmodeller med öppen källkod (GPT, BERT och andra).
• Jumpstart för foundationmodell: Utnyttja IBM Garage för att kickstarta användningen av grundmodeller och implementera beprövade IBM-användningsfall inom 6-8 veckor över olika domäner.
• Samskapande, samarbete och generativ AI @ Skala: Design- och implementeringstjänster för prototypframställning och konstruktion av effektiva affärslösningar (till exempel virtuella assistenter och kunskapshubbar) som utnyttjar kommersiella eller öppen källkodsmodeller.
• Skräddarsydda grundmodeller: Utnyttja originalinnovationer från IBM Research, AWS och andra källor på grundmodeller för specialiserade domäner (kemi, materialvetenskap och sensordatabehandling) för att hantera skräddarsydda domänspecifika användningsfall.
• Stiftelsemodellstyrning, FMOs: Ställ in den organisatoriska och tekniska styrningen som krävs för att skala grundmodeller över hela företaget med hjälp av IBM Consultings AI@Scale-metod.

Slutsats

Företag inom olika branscher står för närvarande inför ett stort tryck att snabbt införa generativ AI och visa värde. Med mer än 40 XNUMX AI och analysengagemang över hela världen har IBM Consulting konsekvent rankats som en ledare av flera analytiker. IBM Consulting har åtagit sig att hjälpa företag inom biovetenskap att navigera och realisera värde från generativ AI genom det nyligen tillkännagivna generativa AI CoE, en uppslukande konsultativ process som IBM verkstad och acceleratorer som ATOM. Kunder behöver en pålitlig, erfaren och skicklig partner för att hjälpa dem på deras generativa AI-resa och IBM Consulting är redo att hjälpa dem genom att möta dem där de är.

Läs mer om IBM Security Services för AWS