[论文解读] 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 5

一句话总结

本论文对AI和大型语言模型在医药运营中的趋势进行批判性概述，详细介绍从研发到监管事务以及质量控制的应用。

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.

研究动机与目标

• 评估新兴的AI技术及其在医药运营中的应用。
• 检查机器学习及相关AI方法对研发、动物实验、临床试验、生产和监管流程的影响。
• 强调AI在重塑制药行业未来方面的变革潜力。

提出的方法

• 在不同医药领域（研发、动物实验、临床试验、医院阶段、生产、监管事务、质量控制）中的AI应用的文献综合。
• 对AI技术（特别是机器学习）及其对各个领域的贡献进行分类。
• 对AI驱动的方法如何重塑运营工作流和决策过程的定性分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同医药运营领域，哪些AI技术最具影响力？
• RQ2 AI和LLM在研发、测试、临床试验、生产和监管环境中的当前应用是怎样的？
• RQ3 AI对制药行业未来的潜在变革性影响是什么？

主要发现

• 包括机器学习在内的AI技术正在积极地为多个制药领域做出贡献，如研发、动物实验、试验、生产和监管事务。
• 论文识别出AI在提高各运营领域效率和决策方面的作用。
• 分析强调AI和LLMs在重塑未来制药运营方面的变革潜力。