Yaşam bilimlerini dönüştürmek için AWS'de üretken yapay zekadan yararlanma – IBM Blog

üstel sıçrama üretken yapay zeka şimdiden birçok sektörü dönüştürüyor: iş akışlarını optimize etme, insan ekiplerinin katma değerli görevlere odaklanmasına ve pazara çıkış süresini hızlandırmasına yardımcı olur. Yaşam bilimleri endüstrisi dikkat çekmeye başlıyor ve teknolojik ilerlemeleri bir adım öteye taşımayı hedefliyor. Yaşam bilimleri endüstrisi - on yıllardır - geleneksel keşif temelli ilaç geliştirmeden pazar tabanlı ilaç geliştirme paradigmasını hedeflemeye geçti. Yine de, uzun Ar-Ge döngüleri ve emek yoğun klinik, üretim ve uyumluluk rejimlerinin yükü altındadır.

Endüstri, ilaç geliştirmeyi en uygun maliyetle hızlandırmak, çalışanların moralini korumak için belge veya rapor oluşturma gibi zaman ve emek yoğun görevleri otomatikleştirmek ve teslimatı hızlandırmak için muazzam bir baskı altındadır. BioPharma ve Tıbbi Cihaz kuruluşlarının dijital dönüşüm ve katılım stratejilerini giderek daha fazla benimsemesiyle -Covid19 salgınının getirdiği paradigma değişikliğiyle birlikte- endüstri, dünyanın ticari, tedarik zinciri, klinik ve farmakovijilans alanlarında yaratılan dijital verilerde bir patlama yaşıyor. değer zinciri ve diğer kurumsal iş fonksiyonlarının yanı sıra.

Bu dijital veriler, yapılandırılmamış metin, resimler, PDF'ler ve e-postalar gibi çeşitli biçimlerde sektöre geliyor. Dijital verileri uyumlu bir şekilde almak ve işlemek için yetenekli ve istekli insan kaynaklarının azalan mevcudiyetiyle birlikte dijital verilerdeki patlama, yaşam bilimleri kuruluşlarını yapay zekayı, makine öğrenimini ve şimdi üretken yapay zeka teknolojilerini keşfetmeye zorluyor. Yaşam bilimlerinde üretken yapay zeka için potansiyel kullanım durumlarının bazı örnekleri bunlarla sınırlı olmamakla birlikte şunları içerir:

• Tıbbi Yasal İnceleme için Yapay Zeka (MLR): Dijital pazarlama tekniklerinde artan küreselleşme ve katlanarak büyüme, zaten karmaşık, zaman alıcı ve zorlu süreci zorluyor. üretken yapay zeka, dijital içeriği geniş ölçekte işleme ve etkili bir MLR çıktısı üretme potansiyeline sahiptir; bu çıktı, daha sonra insan pazarlama ekibi tarafından kullanılarak süreç hızlandırılır ve basitleştirilir.
• Klinik Çalışma raporları (CSR) oluşturmak için AI: Üretken yapay zeka, insan çabasının %80'ini karşılayabilen, süreci hızlandıran, tutarlılık getiren ve diğer yüksek değerli görevler için değerli bant genişliğini serbest bırakan bir "ilk deneme" raporu oluşturma potansiyeline sahiptir.
• Olumsuz Olay (AE) Anlatım oluşturma: Olumsuz bir olay anlatısı oluşturmaya yönelik bu son derece düzenli, zaman alıcı görev, yüksek düzeyde düzenlenmiş iş işlevleri ve yaşam bilimleri organizasyonlarında çok yetenekli roller gerektirir ve potansiyel olarak yanlış veya tutarsız sonuçlar üretebilen manuel, bazen sıkıcı görevlerin koordinasyonunu gerektirir. İnsan ekibinin yeteneklerini artırmak için üretken yapay zekadan yararlanmak, Müşterilere maliyetleri %30 - %50 oranında azaltma, bu süreçle ilgili pazara sunma süresini en az %50 hızlandırma ve oluşturulan raporların ölçeklenebilirliğini, kalitesini ve tutarlılığını iyileştirme fırsatı sunar.
• mRNA ilaç tasarımını hızlandırın: Yedi modalitede çeşitli klinik aşı ve terapötik portföyü oluşturmak üzere haberci RNA (mRNA) alanını ilerletmek için makine öğreniminden ve yapay zekadan yararlanan Moderna, IBM ile ortaklık optimum güvenlik ve performansa sahip mRNA ilaçları tasarlamak için üretken yapay zekadan yararlanmak.

Üretken yapay zeka modellerinin yaşam bilimleri kuruluşlarının rekabet avantajını açığa çıkarmasına yardımcı olabileceği diğer kullanım durumları şunlardır:

• Özetleme: çağrı merkezi etkileşimleri, mali raporlar gibi belgeler, analist makaleleri, e-postalar, haberler, medya trendleri ve daha fazlası.
• Konuşma Bilgisi: İncelemeler, bilgi tabanı, ürün açıklamaları ve daha fazlası.
• İçerik yaratımı: Kişiler, kullanıcı hikayeleri, yapay veriler, görüntü oluşturma, kişiselleştirilmiş kullanıcı arayüzü, pazarlama metni, e-posta ve sosyal yanıtlar ve daha fazlası.
• Kod oluşturma: Kod yardımcı pilotu, kod dönüştürme, teknik belgeler oluşturma, test senaryoları ve daha fazlası.
• Araştırma & Geliştirme: İlaç keşfi ve geliştirmesi, kaliteli içerik oluşturma ve inceleme, kalite ve düzenleyici zeka, AE Anlatı Oluşturma, akıllı sunumlar, sentetik veri oluşturma.
• Ticari: Pazarlama içeriği oluşturma, hasta deneyimi, rep onboarding & eğitim satış etkinleştirme ve bilgi merkezi.
• İnsan kaynakları: Koç tanımları, beceri gereksinimleri oluşturun, bir iş tanımından mülakat soruları oluşturun, adayları bir iş spesifikasyonuna göre değerlendirin, öğrenme ve öğretme asistanı, sınav oluşturma, içerik oluşturma ve daha fazlası.
• Üretim: Kalite kontrol ve teftiş, operatör / laboratuvar teknik eğitimi SOP'ler aracılığıyla karşılıklı konuşma araması, içerik oluşturma ve daha fazlası.
• Tedarik zinciri: Talep tahmini, tedarik zinciri optimizasyonu, risk değerlendirmesi ve hafifletme.

Global bir BioPharma şirketinde IBM Consulting ve Farmakovijilans grubu tarafından yürütülen çalışmalara dayanarak, üretken AI-Automation'dan yararlanmanın, düzenlemeye tabi alanlar dahil olmak üzere yaşam bilimlerinde fayda sağlayabileceğine ve AE Anlatıları oluşturmak için döngü sürelerini en az %50 azaltabileceğine inanıyoruz.

Bu blog yazısında, IBM Consulting'in sektöre duyarlı, yaşam bilimleri alanında eğitilmiş temel modeller oluşturmak için IBM Consulting'in üretken AI-Automation platformunda (ATOM) AWS ile nasıl ortaklık kurduğunu ve Büyük Dil Modellerinden (LLM'ler) nasıl yararlandığını göstereceğiz. insan ekiplerine yardımcı olmak amacıyla anlatı belgelerinin ilk taslaklarını oluşturun.

AWS'de üretken yapay zeka için neden IBM Danışmanlığı?

IBM Consulting, on yılı aşkın bir süredir müşterilerin AI, makine öğrenme ve endüstriler genelinde iş sürecini ve BT operasyonlarını optimize etmek için otomasyon çözümleri. Daha yakın zamanlarda, IBM Consulting, kuruluş modellerini devreye almak için kuruluşlarla ortaklık kuruyor. temel iş akışlarını yeniden hayal edin ve değer elde edin— maliyetleri azaltmak, geri dönüş süresini azaltmak ve üretkenliği artırmak ve kuruluşların yapay zeka tarafından yönlendirilen sismik değişikliklerden değer elde etmesine ve yön bulmasına yardımcı olmayı taahhüt eder. IBM Consulting, bunu göz önünde bulundurarak kısa bir süre önce bir üretken AI Mükemmeliyet Merkezi temel modeller ve LLM'ler için özel olarak oluşturulmuş üretken yapay zeka ve hızlandırıcı araç setlerinde yetenekli 1000'den fazla danışmanla; IBM Consulting, bu sayede kuruluşların üretim düzeyinde üretken yapay zeka modelleri geliştirmesine ve devreye almasına yardımcı oluyor.

IBM, dünya çapında 20'den fazla AWS sertifikalı uzmanı, 16 hizmet doğrulaması ve 16 AWS yetkinliği ile bir AWS Premier Danışmanlık Ortağıdır ve 16 ay içinde ilk 18 AWS Premier GSI'si arasında daha fazla AWS yetkinliği ve sertifikası elde eden en hızlı Küresel GSI haline gelir. re:Invent 2022'de, IBM Danışmanlık ödüllendirildi the Yılın Küresel İnovasyon Ortağı ve Latin Amerika için Yılın GSI İş Ortağı, AWS söz konusu olduğunda tercih edilen bir iş ortağı olarak IBM Consulting'e müşteri ve AWS güvenini pekiştiriyor.

Yapay zeka alanında, IBM'in 21 binden fazla veri bilimcisi, yapay zeka mühendisi ve danışmanı vardır ve 40 binden fazla yapay zeka ve analitik taahhüdü yürütmüştür. Ancak büyük güçle birlikte büyük sorumluluk gelir ve bu özellikle üretken yapay zeka için geçerlidir. IBM Consulting, sorumlu ve etik yaklaşım beş yılı aşkın bir süredir AI'ya geçiş, esas olarak şu beş temel ilkeye odaklanmıştır:

1. Açıklanabilirlik: Bir yapay zeka modelinin bir karara nasıl vardığı, daha fazla güvenilirlik sağlayan ve uyum risklerini azaltmaya yardımcı olan döngüdeki insan sistemleriyle anlaşılabilmelidir.
2. adalet: AI modelleri tüm gruplara eşit davranmalıdır.
3. sağlamlık: AI sistemleri, eğitim verilerine yönelik saldırılara dayanabilmelidir.
4. Şeffaflık: Bir AI sisteminin tüm ilgili yönleri, değerlendirme için halka açık olmalıdır.
5. Gizlilik: AI sistemlerinde kullanılan veriler güvenli olmalı ve bu veriler bir kişiye ait olduğunda, kişi onun nasıl kullanıldığını anlamalıdır.

IBM, çeşitli yaşam bilimleri kuruluşlarının çeşitli işlevler genelinde yapay zekayı sorumlu ve güvenilir bir şekilde devreye almasına yardımcı oluyor. IBM, Johnson & Johnson ile ortaklık kuruyor. yetenek stratejilerini temelden yeniden düşünmek AI tabanlı beceri çıkarımını sorumlu bir şekilde kullanmak ve AIOP'leri kullanarak uygulama gözlemlenebilirliği için ölçekte dönüştürme.

IBM Consulting, yaşam bilimleri kuruluşlarının ilaçları ve tıbbi cihazları geliştirirken ya da üretirken GxP yönergelerini ve düzenlemelerini izlemesine yardımcı olmak için geniş GxP deneyiminden ve dünyanın dört bir yanındaki AWS en iyi uygulamalarından yararlanır. GxP, HIPAA ve diğeri uyum programları uyumlu, düzenlenmiş, doğrulanmış ve güvenli çözümler sunmak.

Anlatım oluşturma için AWS'de üretken bir yapay zeka ardışık düzeni nasıl oluşturulur?

Şu anda, olumsuz olaylar için anlatılar oluşturmak, sağlık hizmetlerinde yoğun bir manuel süreçtir. Bir advers olay bildirildiğinde klinik ve güvenlik ekipleri, hastanın mevcut ve geçmiş sağlık ve tıbbi bilgileri, olay verileri ve daha fazlası gibi çeşitli ayrıntıları manuel olarak okuyup işler ve düzenleyici makamların ihtiyaç duyduğu şekilde ayrıntılı bir raporu manuel olarak yazar. Üretken yapay zekanın ortaya çıkmasıyla birlikte, klinik ve güvenlik ekiplerinin anlatıları gözden geçirme ve ekiplerin daha karmaşık görevlere odaklanmasını sağlama gibi daha yüksek değerli görevlere geçmesi için kapasiteyi serbest bırakmak üzere bu süreçlerin artırılabileceğine inanıyoruz.

Üretken yapay zekayı kullanarak olumsuz olay anlatıları oluşturma görevi için birden çok seçeneği araştırdık. Nihayetinde, bir SarılmaYüz Büyük Dil Modelleri açık Amazon Sagemaker Hızlı Başlangıç Olumsuz olay anlatılarını oluşturmak için birçok nedenden dolayı seçildi: ticari kullanıma izin veren müsamahakar bir lisansa, kaynak model için veri kökenini açıklayabilen açık model/veri kartlarına, Sagemaker Jumpstart içinde modele ince ayar yapma yeteneğine, ve minimum miktarda ince ayar ile olumsuz olay anlatı metni oluşturmak için güçlü yetenek.

Bu süreç için üst düzey ardışık düzen Şekil 1'de gösterilmektedir. Tescilli yapılandırılmış verileri temizlemek ve ince ayar ve çıkarım için bilgi istemlerinden geçebilecek bir formatta hazır hale getirmekle başladık. Büyük Dil Modeli daha sonra ince ayarlandı amazon bilgesi aşağıda gösterilen işlem hattını kullanarak hasta sağlık bilgilerini, olumsuz olayları ve tıbbi bilgileri açıklayan 500'den fazla kayıttan oluşan bir eğitim veri kümesi üzerinde. Amazon Sagemaker, çeşitli yerleşik işlevler (bir katalogdan model seçme yeteneği, modelleri eğitmek için kodsuz yaklaşım, ek işlem hatları kurma ve izleme işlevleri) sayesinde üretken yapay zeka için en uygun platformdur. İnce ayar yapıldıktan sonra dağıtılan model, AE anlatılarını oluşturmak üzere bir test verisinden çıkarım yapmak için kullanıldı (örnek için bkz. Şekil 2). Ek olarak, Güvenlik ve Klinik Konu Uzmanlarından oluşan ekip, anlatı oluşturmayı temel gerçeklik belgelerini kullanarak doğruladı ve üretken AI-Automation boru hattının güvenilir olduğundan ve halüsinasyonlara maruz kalmadığından emin olmak için bunları manuel olarak analiz etti.

Buna ek olarak, kısa bir süre önce IBM Consulting watsonx.data kuruluşların analitiği ve yapay zekayı ölçeklendirmesine yardımcı olan açık, hibrit, yönetilen bir veri deposu olan AWS'de. IBM Consulting ayrıca, yakında çıkacak olan Amazon Ana Kayası, müşterilerin üretken yapay zeka kullanım senaryoları oluşturmasına ve ölçeklendirmesine yardımcı olmak için önde gelen yapay zeka girişimlerinden ve Amazon'dan FM'leri bir API aracılığıyla ATOM'da kullanılabilir hale getiren tam olarak yönetilen bir hizmettir. siber güvenliğin güçlendirilmesi ve uyumluluk.

İş değeri

Başına göre FAERS veritabanı2.5'den 10'ye kadar, bildirilen AE'lerin sayısı 2012 yılda 2022 kat arttı. Hacimden bağımsız olarak, şirketler bu olayları hızla düzenleyici kurumlara bildirmeli ve güvenlik sinyallerine göre hızlı hareket etmelidir. Büyüyen etkinlik hacimlerinin yükü, 4'de tahmini 2017 milyar ABD dolarından 6'de 2020 milyarın üzerine çıkması beklenen bütçelere yansıtılıyor.

IBM danışmanlığının şu anda birlikte çalıştığı ABD merkezli en büyük 10 yaşam bilimleri müşterisine göre, üretken yapay zekadan uyumlu ve sorumlu bir şekilde yararlanmak, AE raporları oluşturmak için el emeğini %50 oranında azaltma potansiyeline sahiptir. Bunu birleştirmek Yapay zeka odaklı, döngüde insan, dil çeviri çözümü, işletme maliyetlerini daha da optimize edebilir ve değerli insan ekiplerinin katma değerli görevlere odaklanmalarını sağlayabilir.

Yaşam bilimlerinde Makine öğreniminin artan kullanımına bir selam olarak, FDA şimdi 500'den fazla tıbbi algoritmayı temizledi Amerika Birleşik Devletleri'nde ticari olarak temin edilebilen. 2019 ile 2022 yılları arasında ABD pazarındaki algoritmaların yarısından fazlası, yalnızca dört yıl içinde 300'den fazla uygulama ile temizlendi. Yalnızca Ekim 2022'de FDA, gelecekte hızla artması beklenen 178 yeni AI/ML sistemini onayladı.

Bu ivme, üretken yapay zeka gibi son teknolojilerden yararlanarak değer zinciri boyunca yenilik yapmak isteyen yaşam bilimleri müşterileri için muazzam bir iş değeri yaratıyor.

IBM Consulting, Müşterileri Temel Modellerden yararlanma yolculuklarında nasıl destekleyebilir?

IBM Consulting, üretken yapay zeka yolculuklarında farklı olgunluk derecelerine sahip müşterileri destekleyecek uzmanlığa ve deneyime sahiptir. IBM Consulting, üst düzeyde, müşterileri bulundukları yerde karşılamak için aşağıdaki temel unsurlardan yararlanır:

• Üretken Yapay Zeka Stratejisi ve Mükemmeliyet Merkezi kurulumu: Temel modeller için yeni kullanım durumlarını bilgilendirmek, dahil etmek, keşfetmek ve değerlendirmek için standartlaştırılmış danışmanlık taahhüdü.
• Vakıf Modeli Hackathon'u: Standart bulut API'lerinden veya açık kaynak temel modellerinden (GPT, BERT ve diğerleri) yararlanarak belirli kullanım alanı alanlarına yönelik yenilikçi yapay zeka çözümleri tasarlamak ve prototipini oluşturmak için 2 günlük bir hackathon.
• Temel model için hızlı başlangıç: Temel modellerin kullanımına hızlı bir başlangıç ​​yapmak ve farklı etki alanlarında 6-8 hafta içinde kanıtlanmış IBM kullanım örneklerini uygulamak için IBM Garage'dan yararlanın.
• Birlikte oluşturma, işbirliği ve üretken yapay zeka @ Ölçek: Ticari veya açık kaynak temel modellerinden yararlanan etkili iş çözümlerinin (örneğin sanal asistanlar ve bilgi merkezleri) prototiplenmesi ve oluşturulması için tasarım ve uygulama hizmetleri.
• Ismarlama temel modelleri: Özelleştirilmiş etki alanlarına (kimya, malzeme bilimi ve sensör verisi işleme) yönelik temel modellerde IBM Research, AWS ve diğer kaynaklardan gelen orijinal yeniliklerden yararlanarak etki alanına özgü özel kullanım durumlarını ele alın.
• Temel model yönetimi, FMOps: IBM Consulting'in AI@Scale yöntemini kullanarak kuruluş genelinde temel modellerin ölçeklendirilmesi için gerekli kurumsal ve teknik yönetişimi kurun.

Sonuç

Sektörlerdeki işletmeler şu anda üretken yapay zekayı hızla benimseme ve değer gösterme konusunda önemli bir baskıyla karşı karşıya. Dünya çapında 40'den fazla yapay zeka ve analitik etkileşimi ile IBM Consulting, sürekli olarak lider birkaç analist tarafından. IBM Consulting, yaşam bilimleri kuruluşlarının kısa süre önce duyurulmuş olan üretken AI CoE aracılığıyla üretken yapay zekadan değer elde etmesine ve yön bulmasına yardımcı olmaya kendini adamıştır. IBM Garaj ve ATOM gibi hızlandırıcılar. Müşterilerin üretken yapay zeka yolculuklarında onlara yardımcı olması için güvenilir, deneyimli ve becerikli bir ortağa ihtiyacı vardır ve IBM Consulting, bulundukları yerde buluşarak onlara yardım etmeye hazırdır.

AWS için IBM Güvenlik Hizmetleri hakkında daha fazla bilgi edinin