Ngành công nghiệp dược phẩm hoạt động dưới tỷ lệ thất bại cao nhất trong mọi lĩnh vực kinh doanh. Tỷ lệ thành công cho các ứng cử viên thuốc tham gia các thử nghiệm giai đoạn 1 vốn là giai đoạn kiểm tra lâm sàng sớm nhất, có thể kéo dài từ 6 đến 7 năm, dao động từ 9% đến 12%, phụ thuộc vào năm, với chi phí để đưa một loại thuốc từ khám phá đến thị trường dao động từ 1,5 tỷ đến 2,5 tỷ USD, theo tạp chí Science.
Trí tuệ nhân tạo tạo đà cho việc chăm sóc sức khỏe thông minh hơn. Ngành công nghiệp này đang tụt hậu so với nhiều ngành khác trong việc số hóa và áp dụng trí tuệ nhân tạo, nhưng chi phí thất bại - ước tính chiếm 60% trong tổng chi phí Nghiên cứu và phát triển (R&D), theo Drug Discovery Today - là yếu tố quan trọng thúc đẩy các công ty tìm cách sử dụng công nghệ để đưa các loại thuốc ra thị trường, theo Vipin Gopal, người từng là giám đốc dữ liệu và phân tích dữ liệu của tập đoàn dược phẩm lớn Eli Lilly, hiện đang giữ vị trí tương tự tại một công ty Fortune 20 khác.
"Những loại thuốc này thất bại do những lý do nhất định - chúng không đáp ứng các tiêu chí mà chúng ta kỳ vọng chúng đạt được trong một số điểm trong chu kỳ thử nghiệm lâm sàng đó", ông nói. "Imagine nếu chúng ta có thể nhận diện chúng sớm hơn, mà không cần phải trải qua nhiều giai đoạn thử nghiệm lâm sàng và sau đó phát hiện ra rằng 'Đó không hoạt động'".
Tốc độ và độ chính xác của trí tuệ nhân tạo có thể giúp nhà nghiên cứu nhanh chóng xác định những gì sẽ hoạt động và những gì sẽ không, Gopal nói. "Đó là nơi mà các mô hình tính toán trí tuệ nhân tạo lớn có thể giúp dự đoán các tính chất của phân tử với mức độ chính xác cao - để khám phá ra những phân tử có thể không được xem xét nếu không có công nghệ này, và loại bỏ những phân tử đó, chúng ta đã thấy, cuối cùng không thành công," ông nói.
