[논문 리뷰] Revolutionizing Pharma: Unveiling the AI and LLM Trends in the Pharmaceutical Industry

Yu Han, Jingwen Tao|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 05.

Biomedical and Engineering Education인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 제약 업무 전반에 걸친 AI와 Large Language Model(LLM) 트렌드에 대한 비판적 개요를 제시하며, R&D에서 규제 업무 및 품질 관리에 이르기까지 다양한 응용을 상세히 다룬다.

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.

연구 동기 및 목표

• 제약 운영 전반에 걸친 신흥 AI 기술과 그 응용을 평가한다.
• 기계학습 및 관련 AI 접근 방식이 R&D, 동물시험, 임상시험, 생산 및 규제 프로세스에 어떤 영향을 미치는지 검토한다.
• 제약 산업의 미래를 재편하는 데 있어 AI의 변혁적 잠재력을 강조한다.

제안 방법

• 다양한 제약 분야(R&D, 동물시험, 임상시험, 병원 단계, 생산, 규제 업무, 품질 관리)에서의 AI 응용에 대한 문헌 종합.
• AI 기술(특히 기계학습)의 분류와 각 분야에 대한 기여의 분석.
• AI 기반 방법이 운영 워크플로우와 의사결정을 어떻게 재구성하는지에 대한 질적 분석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 제약 운영 영역에서 가장 영향력 있는 AI 기술은 무엇인가?
• RQ2 AI와 LLM이 현재 R&D, 테스트, 임상시험, 생산 및 규제 맥 context에서 어떻게 적용되고 있는가?
• RQ3 제약 산업의 미래에 대한 AI의 잠재적 변혁적 영향은 무엇인가?

주요 결과

• AI 기술, including machine learning, are actively contributing to multiple pharmaceutical sectors such as R&D, animal testing, trials, production, and regulatory affairs.
• The paper identifies AI’s role in improving efficiency and decision-making across operational areas.
• The analysis emphasizes the transformative potential of AI and LLMs in reshaping future pharmaceutical operations.