薬学における人工知能 - 百科事典

人工知能（AI）は、多くの分野における応用と研究を推進するための重要な役割を果たしています。薬学においては、AIは薬の発見、開発、提供を支援し、個別化された治療計画を通じて患者のケアを向上させることができます。また、薬の安全性と用量の推奨もサポートします。

应用
= 薬の発見と開発 =

薬の生産には従来の方法が非常に複雑で、製薬会社が薬を作るには約26億ドルかかり、12-14年もかかります。AIアルゴリズムは、従来の方法よりもはるかに速く、正確に大量のデータセットを分析します。これにより、潜在的な薬候補の特定、相互作用の予測、処方の最適化が可能となりました。AI駆動の分析とモデルは、研究者が分子相互作用を理解するのを助け、薬の開発のスケジュールを短縮します。
人工神経網（ANN）と生成対抗ネットワーク（GAN）は特に薬の発見に有効です。これらのモデルは、バーチャルスクリーン、構造-活性関係（SAR）モデル、デ・ノボ分子生成などのタスクに使用されます。例えば、AIを使用して設計されたペプチドは、多剤耐性菌に対して非常に効果的でした。また、ヒト細胞株のトランクリプトームデータは、治療特性に基づいて薬を分類するために使用されるディープラーニングモデルのトレーニングに使用されました。これらの革新は、従来の方法を使用した早期段階の薬の開発における時間、コスト、労力の削減を助けます。

= 薬の投与システム =
AIは薬の投与システムを革新しています。神経網、主成分分析、神経-ファジィロジックなどのAI技術が、薬品の生物学的ターゲットの特定、潜在的な薬の薬理学プロファイルの評価、遺伝情報の分析に使用されています。知能システムは、個々の生理学に基づいてリアルタイムで投与量を調整し、慢性疾患の管理における潜在的な応用があります。将来は、個別にカスタマイズされた薬、標的癌治療、摂食可能なワクチンに繋がるかもしれません。

= 薬の安全性 =
AIは、有害薬物反応（ADRs）の予測と検出を通じて薬の安全性を支援しています。知識グラフ、ロジスティック回帰分類器、神経網など、様々な技術が使用されています。2023年の研究では、知識グラフを使用した機械学習（ML）アルゴリズムが開発され、既知の有害反応の原因を分類しました。2つの研究では、自然言語処理や長短期記憶（LSTM）などのディープラーニングモデルが、オピオイドの悪用の検出や過剰摂取の予防において、従来の方法よりも優れていることが示されました。これらのモデルは、電子健康記録（EHR）からの構造化データと、臨床記録やソーシャルメディアなどの非構造化データの両方を分析します。

= 临床決定支援と個別化医療 =
AIツールは、臨床決定においてますます使用されています。機械学習システムは、患者データセットに訓練され、個々のリスクプロファイルを予測し、患者にとって有害な可能性のあるアレルギーや薬物間相互作用を予測することができます。これにより、医師の時間を大幅に節約し、エラーの確率を減少させることができます。これにより、個々に対するパーソナライズされた治療計画を提供することができます。

= 薬局業務と自動化 =
AIを使用して薬局業務を自動化することで、速度、精度、安全性が向上します。サンフランシスコ大学医療センター（UCSF Medical Center）でのロボット技術の採用により、350,000個の薬剤投与が100%の精度で行われました。TUGなどのロボットは、薬剤と検体の準備および輸送を支援します。AIは在庫管理にも使用されており、特定の状況に基づいて特定の薬の需要を予測し、在庫切れを防ぐことができます。

= 薬剤の服用遵守 =
患者が正しい薬を服用しているかを監視することは医療における大きな問題です。AIはスマート薬箱、RFIDタグ、摂食可能なセンサー、ビデオチェックインを使用してこれを確認できます。スマート薬箱は、開封された時刻を記録するセンサーを使用します。これらのツールは、患者の健康に関するリアルタイムデータを取得するために使用できます。

AI採用の障壁と解決策


= AI採用の障壁 =
AIが薬学分野における潜在的な問題解決策であるにもかかわらず、完全に主流になる前に克服すべき障壁があります。さまざまな薬学実践におけるさらなる研究が必要であり、それが患者に有益であることを確実にする必要があります。薬剤師にはAIに関するトレーニングや知識が不足しています。研究施設には、AI採用をサポートするための適切なAIインフラが整っていません。AI採用には多くの財政投資が必要ですが、バイアスのあるデータセットで訓練されたAIモデルは、患者に害を及ぼす誤解を招く結果を生む可能性があります。

= 道徳的・規制上の課題 =
AIの採用もまた、セキュリティ、潜在的なバイアス、データプライバシーなどの多くの道徳的・プライバシーの問題を引き起こします。データ漏洩は、機密情報を暴露し、バイアスのあるデータセットで訓練されたモデルは不適切（そして潜在的に致命的）な治療計画を提案する可能性があります。

= AI採用のための解決策 =
AIに基づく教育とトレーニングプログラムが開始され、AIに関するトレーニングや知識の不足を解消することができます。政府は医療分野に対する資金を増やし、研究を促進することができます。患者データは暗号化され、安全に保護され、責任が確保されます。バイアスのあるデータセットの使用を防止するためには、規制ガイドラインや政策が設定されることができます。透明性が向上し、モデルを使用する人々がデータの基盤となる人口やトレーニング方法を知ることができます。

= 将来の方向 =
専門家によると、薬学におけるAIの将来は、電子健康記録や他の技術とのより良い組み合わせに焦点を当て、医療のコストを削減することが重要です。国際的な協力を促進するための共通のAIフレームワークが設けられるかもしれません。これにより、分野の全員が研究と貢献を速めることができます。

参考文献