[論文レビュー] Revolutionizing Pharma: Unveiling the AI and LLM Trends in the Pharmaceutical Industry

Yu Han, Jingwen Tao|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2024

Biomedical and Engineering Education被引用数 5

ひとこと要約

論文は、製薬業務全体におけるAIと大規模言語モデルの動向を批評的に概説し、R&Dから規制関連業務および品質管理までの適用を詳述します。

ABSTRACT

This document offers a critical overview of the emerging trends and significant advancements in artificial intelligence (AI) within the pharmaceutical industry. Detailing its application across key operational areas, including research and development, animal testing, clinical trials, hospital clinical stages, production, regulatory affairs, quality control and other supporting areas, the paper categorically examines AI's role in each sector. Special emphasis is placed on cutting-edge AI technologies like machine learning algorithms and their contributions to various aspects of pharmaceutical operations. Through this comprehensive analysis, the paper highlights the transformative potential of AI in reshaping the pharmaceutical industry's future.

研究の動機と目的

• 新たに出現しているAI技術と、それらの製薬業務における適用を評価する。
• 機械学習および関連するAI手法がR&D、動物実験、臨床試験、生産、規制プロセスにどのように影響するかを検討する。
• AIが製薬業界の未来を再構築する上での変革的可能性を強調する。

提案手法

• 多様な製薬領域におけるAI応用の文献総括（R&D、動物実験、臨床試験、病院段階、生産、規制業務、品質管理）。
• AI技術の分類（特に機械学習）と各セクターへの寄与の整理。
• AI駆動の方法が運用ワークフローと意思決定をどのように再形成するかの定性的分析。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる製薬業務分野で最も影響力のあるAI技術は何か？
• RQ2 R&D、試験、臨床試験、生産、規制の文脈でAIとLLMは現在どのように適用されているか？
• RQ3 製薬業界の未来に対するAIの潜在的な変革的影響は何か？

主な発見

• 機械学習を含むAI技術は、R&D、動物実験、試験、生産、規制関連業務など、複数の製薬セクターに積極的に寄与している。
• 本論文は、運用領域全体でAIが効率性と意思決定の改善に寄与する役割を特定している。
• 分析は、AIとLLMsが将来の製薬業務を再形成する変革的可能性を強調している。