في تقرير جديد صادر عن شركة Accenture، أظهرت البيانات أن 87% من قادة البحث والتطوير في مجال الأدوية يرون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كعوامل حاسمة في نجاحهم. تأتي هذه الدراسة في وقت يتزايد فيه الاعتماد على هذه التقنيات في صناعة الأدوية، مما يعكس تحولًا كبيرًا من التخصص إلى الاتجاه السائد في القطاع، وفق ما نشره drugdiscoverytrends.
التأثير المتسارع للذكاء الاصطناعي
– **تسريع الابتكار: وفقًا للتقرير، يمكن للشركات التي تعتمد الذكاء الاصطناعي بنجاح أن تُدخل أدوية جديدة إلى السوق بشكل أسرع بأربع سنوات مقارنة بالأساليب التقليدية، مع تقليص تكاليف التطوير بنسبة 35-45%. هذه الإمكانية الكبيرة تجعل الذكاء الاصطناعي عنصرًا حاسمًا في تطوير الأدوية.
– **تغيير طريقة العمل: يقول كايلاش سوارنا من Accenture: “الوتيرة غير المسبوقة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قد غيرت بالفعل طريقة تفكير الناس في هذه التقنيات، مما جعلها في متناول الجميع.” إن إدخال الذكاء الاصطناعي في البحث والتطوير يعزز قدرات العلماء على حل المشكلات وتحليل البيانات بشكل أكثر فعالية.
التحديات والمتطلبات الجديدة
– التحول إلى “ثنائي اللغة: يشير سوارنا إلى ظهور ما يُسمى بـ”ثنائيو اللغة”، وهم الأفراد الذين يجمعون بين فهم علم الأحياء وفهم التكنولوجيا. هذا التحول يتطلب من العلماء أن يكونوا على دراية بكل من العلوم الحسابية والتكنولوجيا، مما يعيد تشكيل المهارات المطلوبة في صناعة الأدوية.
– إعادة تصور التعليم: للتكيف مع هذه التغيرات، بدأت الجامعات في تقديم درجات علمية متعددة التخصصات مثل الكيمياء الحاسوبية والمعلوماتية الحيوية، التي تدمج علوم الكمبيوتر والبيولوجيا والكيمياء والرياضيات. هذه البرامج تهدف إلى تجهيز الجيل الجديد من العلماء بالمهارات اللازمة للعمل في بيئات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
تحويل أدوار البحث والتطوير
– **تمكين العلماء: يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات أقوى تسمح للعلماء بزيادة إنتاجيتهم والتركيز على حل المشكلات المعقدة بدلاً من المهام الروتينية. هذا التحول يساعد في تحسين فعالية خطوط الأنابيب البحثية بنسبة قد تصل إلى 40%.
– إعادة تشكيل الأدوار: تتطور الأدوار في مجال البحث والتطوير، حيث ينفق العلماء الآن وقتًا كبيرًا في إدارة البيانات وتحليلها. هذا التغيير يعكس تأثير الذكاء الاصطناعي على كيفية عمل العلماء وتفاعلهم مع التكنولوجيا.
القدرات الجديدة للذكاء الاصطناعي
– **نماذج اللغة: تتيح نماذج اللغة التفاعل مع التكنولوجيا بطريقة طبيعية، مما يعزز القدرة على طرح الأسئلة المعقدة والحصول على إجابات دقيقة. على الرغم من التحديات مثل “الهلوسة” في النماذج اللغوية، فإن تقنيات مثل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) يمكن أن تساعد في تحسين النتائج.
– التوسع في الذكاء البشري: يمكن للذكاء الاصطناعي توسيع نطاق الذكاء البشري بطريقة غير مسبوقة، مما يتيح للباحثين طرح الأسئلة بشكل أكثر فعالية والحصول على إجابات تعزز من تفكيرهم واستكشافهم.
وتسلط دراسة Accenture الضوء على الأثر العميق للذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية، مشيرة إلى كيف أن هذه التقنيات لا تغير فقط ما يفعله العلماء، بل أيضًا كيفية عملهم. مع استمرار هذه التغيرات، يتوقع أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثيرات كبيرة على الابتكار في هذا المجال.
