[ad_1]
Khi Công ty Dược phẩm Takeda và Trường Kỹ thuật MIT bắt đầu hợp tác tập trung vào trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe và phát triển thuốc vào tháng 2 năm 2020, xã hội đang đứng trước một đại dịch làm thay đổi toàn cầu và AI còn lâu mới trở thành từ thông dụng như ngày nay. .
Khi chương trình kết thúc, thế giới trông rất khác. AI đã trở thành một công nghệ biến đổi trong các ngành bao gồm chăm sóc sức khỏe và dược phẩm, trong khi đại dịch đã thay đổi cách nhiều doanh nghiệp tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe cũng như thay đổi cách họ phát triển và bán thuốc.
Đối với cả MIT và Takeda, chương trình này đã thay đổi cuộc chơi.
Khi ra mắt, các cộng tác viên hy vọng chương trình sẽ giúp giải quyết các vấn đề thực tế, hữu hình. Cuối cùng, chương trình đã mang lại một danh mục các tài liệu nghiên cứu, khám phá và bài học kinh nghiệm mới, bao gồm cả bằng sáng chế cho một hệ thống có thể cải thiện việc sản xuất thuốc phân tử nhỏ.
Cuối cùng, chương trình đã cho phép cả hai thực thể tạo nền tảng cho một thế giới nơi AI và học máy đóng vai trò then chốt trong y học, tận dụng chuyên môn của Takeda về dược phẩm sinh học cũng như sự hiểu biết sâu sắc của các nhà nghiên cứu MIT về AI và học máy.
Anantha Chandrakasan, giám đốc chiến lược và đổi mới của MIT, trưởng khoa Kỹ thuật, cho biết: “Chương trình MIT-Takeda có tác động to lớn và là một ví dụ điển hình về những gì có thể đạt được khi các chuyên gia trong ngành và học viện cùng hợp tác để phát triển các giải pháp”. và Giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính Vannevar Bush. “Ngoài việc mang lại kết quả nghiên cứu nâng cao cách chúng ta sử dụng AI và học máy trong chăm sóc sức khỏe, chương trình còn mở ra những cơ hội mới cho giảng viên và sinh viên MIT thông qua học bổng, tài trợ và kết nối mạng.”
Điều làm cho chương trình trở nên độc đáo là nó tập trung vào một số thách thức cụ thể trong quá trình phát triển thuốc mà Takeda cần trợ giúp giải quyết. Giảng viên MIT có cơ hội lựa chọn các dự án dựa trên lĩnh vực chuyên môn và mối quan tâm chung của họ, cho phép họ khám phá các lĩnh vực mới trong chăm sóc sức khỏe và phát triển thuốc.
Anne Heatherington, giám đốc nghiên cứu và phát triển dữ liệu và công nghệ của Takeda, đồng thời là người đứng đầu Viện Khoa học Dữ liệu, cho biết: “Nó tập trung vào các vấn đề kinh doanh khó khăn nhất của Takeda”.
Simon Davies, giám đốc điều hành của Chương trình MIT-Takeda và người đứng đầu toàn cầu về khoa học thống kê và định lượng của Takeda, cho biết thêm: “Chúng là những vấn đề mà các đồng nghiệp thực sự đang phải vật lộn giải quyết”. Takeda nhìn thấy cơ hội hợp tác với các nhà nghiên cứu đẳng cấp thế giới của MIT, những người đang làm việc chỉ cách đó vài dãy nhà. Takeda, một công ty dược phẩm toàn cầu có trụ sở toàn cầu tại Nhật Bản, có các đơn vị kinh doanh toàn cầu và trung tâm R&D ngay gần Viện.
Là một phần của chương trình, giảng viên MIT có thể chọn những vấn đề họ quan tâm để giải quyết từ một nhóm các dự án tiềm năng của Takeda. Sau đó, các nhóm hợp tác bao gồm các nhà nghiên cứu của MIT và nhân viên Takeda tiếp cận các câu hỏi nghiên cứu qua hai vòng. Trong suốt chương trình, các cộng tác viên đã thực hiện 22 dự án tập trung vào các chủ đề bao gồm khám phá và nghiên cứu thuốc, phát triển thuốc lâm sàng và sản xuất dược phẩm. Hơn 80 sinh viên và giảng viên MIT đã tham gia cùng hơn 125 nhà nghiên cứu và nhân viên của Takeda trong các nhóm giải quyết các câu hỏi nghiên cứu này.
Các dự án không chỉ tập trung vào các vấn đề khó khăn mà còn tập trung vào các giải pháp tiềm năng để mở rộng quy mô trong Takeda hoặc trong ngành dược phẩm sinh học rộng hơn.
Một số phát hiện của chương trình đã dẫn đến những nghiên cứu rộng hơn. Ví dụ, kết quả của một nhóm cho thấy rằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích lời nói có thể cho phép phát hiện sớm chứng mất trí nhớ vùng trán, đồng thời đưa ra chẩn đoán nhanh hơn và không tốn kém. Các phân tích thuật toán tương tự về giọng nói ở bệnh nhân được chẩn đoán mắc ALS cũng có thể giúp các bác sĩ lâm sàng hiểu được sự tiến triển của căn bệnh đó. Takeda đang tiếp tục thử nghiệm cả hai ứng dụng AI.
Những khám phá và mô hình AI khác có được từ nghiên cứu của chương trình đã có tác động. Chẳng hạn, việc sử dụng mô hình vật lý và thuật toán học tập AI có thể giúp phát hiện kích thước hạt, sự pha trộn và tính nhất quán của các loại thuốc dạng bột, phân tử nhỏ, chẳng hạn, đẩy nhanh tiến độ sản xuất. Dựa trên nghiên cứu của họ trong chương trình, các cộng tác viên đã nộp đơn xin cấp bằng sáng chế cho công nghệ đó.
Đối với các loại thuốc tiêm như vắc xin, việc kiểm tra nhờ sự hỗ trợ của AI cũng có thể giảm thời gian xử lý và tỷ lệ từ chối sai. Việc thay thế việc kiểm tra trực quan của con người bằng các quy trình AI đã cho thấy tác động có thể đo lường được đối với công ty dược phẩm.
Heatherington cho biết thêm, “các bài học rút ra của chúng tôi đang thực sự tạo tiền đề cho những gì chúng tôi đang làm tiếp theo, thực sự đưa AI và gen-AI (AI sáng tạo) vào mọi thứ mà chúng tôi thực hiện trong tương lai”.
Trong suốt chương trình, hơn 150 nhà nghiên cứu và nhân viên của Takeda cũng đã tham gia vào chương trình giáo dục do Phòng khám Abdul Latif Jameel về Học máy trong Y tế tổ chức. Ngoài việc cung cấp các cơ hội nghiên cứu, chương trình còn tài trợ cho 10 sinh viên thông qua SuperUROP, Chương trình Cơ hội Nghiên cứu Đại học Nâng cao, cũng như hai nhóm từ chương trình đổi mới chăm sóc sức khỏe DHIVE, một phần của Chương trình Quỹ Đổi mới Sandbox của MIT.
Mặc dù chương trình chính thức đã kết thúc nhưng một số khía cạnh hợp tác sẽ tiếp tục, chẳng hạn như MIT-Takeda Fellows, hỗ trợ sinh viên sau đại học khi họ theo đuổi nghiên cứu đột phá liên quan đến sức khỏe và AI. Trong thời gian thực hiện, chương trình đã hỗ trợ 44 Nghiên cứu sinh MIT-Takeda và sẽ tiếp tục hỗ trợ sinh viên MIT thông qua quỹ tài trợ. Sự hợp tác hữu cơ giữa các nhà nghiên cứu của MIT và Takeda cũng sẽ được tiếp tục. Và các cộng tác viên của chương trình đang nỗ lực tạo ra một mô hình cho các mối quan hệ đối tác học thuật và công nghiệp tương tự nhằm mở rộng tác động của sự hợp tác đầu tiên này.
[ad_2]
Source link