L’IA si conferma un alleato importante per la ricerca farmaceutica e sanitaria.
L’Intelligenza Artificiale ha giocato infatti un ruolo cruciale nell’implementazione dei processi di scoperta del farmaco, trial clinici, gestione delle catene di approvvigionamento e distribuzione del vaccino e dell’antivirale brevettati da Pfizer contro il COVID-19.
La rapidità di sviluppo e distribuzione poteva suggerire questa evidenza, ma la conferma definitiva è arrivata da Lidia Fonseca, responsabile della divisione digital & technology di Pfizer, durante un panel tenutosi il 22 marzo nell’ambito della conferenza NVIDIA GTC Digital.
Lidia Fonseca ha spiegato che l’utilizzo di Big Data e modelli di machine learning si sono rivelati uno strumento ideale per trovare nuove molecole con particolari proprietà, tanto da permettere di sequenziare e comporre la struttura della proteina spike del COVID-19 in tempi record.
L’antivirale Paxlovid deve i suoi natali a un computer per il calcolo quantistico, che ha velocizzato i testi per individuare le molecole in grado di minimizzare le reazioni allergiche al Coronavirus.
Secondo il portale di notizie HPC Wire, il Supercomputer in questione è un MareNostrum 4, con un picco di prestazioni di 11.15 Petaflops, contiene 3.456 nodi ognuno composto da due processori Intel Xeon Platinum 8160 e 4 GPU Nvidia V100.
Sanità, aziende farmaceutiche e IA: un connubio che dura da anni
“Credo che il COVID-19 abbia accelerato queste tendenze di ben cinque anni”, ha evidenziato Lidia Fonseca.
In effetti, il vaccino e l’antivirale brevettati da Pfizer sono solo gli ultimi prodotti di un processo di innovazione che vede le più altisonanti aziende farmaceutiche in prima fila già da alcuni anni.
Il COVID-19 ha comportato maggiori investimenti nel settore della ricerca, rendendo più stretto il connubio tra sanità, farmaceutica e intelligenza artificiale.
D’altronde, i vantaggi legati all’impiego dell’IA nel settore sono evidenti: l’abbattimento dei costi, l’automazione dei processi su larga scala, la riduzione del tempo per immettere sul mercato nuovi farmaci.
Robot e software per la ricerca sanitaria e farmaceutica
Le ultime notizie in campo sanitario e farmaceutico fanno ben sperare.
Basti pensare che a gennaio un robot progettato dalla Johns Hopkins University ha praticato, in completa autonomia, quattro interventi di chirurgia addominale in laparoscopia su un maiale.
Neanche un anno fa Stefan Oelrich, membro del Board of Management della Bayer, scriveva entusiasta che “oggi le macchine possono creare nuove conoscenze piuttosto che solo dati in uscita”.
L’entusiasmo era motivato dalla recente designazione di terapia innovativa, decisa dalla Food and Drug Administration, in favore del software sviluppato da Bayer e Merck per diagnosticare l’ipertensione polmonare tromboembolica cronica, una malattia rara ma grave.
“Man mano che generiamo più dati dei pazienti ogni giorno e otteniamo un migliore accesso ai dati già esistenti, le macchine si stanno sostituendo a noi per aiutarci a fare ordine e giungere alle conclusioni che la mente umana ha difficoltà a elaborare” ha concluso Stefan Oelrich.
I rischi futuri
Una ricerca condotta da Global Data e Verdict AI su un campione di professionisti in diversi settori mette in luce anche un altro tema centrale, a volte trascurato, quando si parla di Big Data e Intelligenza Artificiale: la sicurezza.
Difatti, la maggior parte degli intervistati (il 57,38 %) considera la cybersecurity il più grande rischio legato all’implementazione degli algoritmi di machine learning.
Ben venga dunque la diffusione capillare di tecnologie e algoritmi basati sull’IA.
Sempre però con un occhio a cybersicurezza e privacy.
