СВІТОВИЙ ДОСВІД ТА ПЕРСПЕКТИВИ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОСВІТНЬОМУ ПРОЦЕСІ ТА У ФАРМАЦЕВТИЧНІЙ ПРАКТИЦІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.11603/m.2414-5998.2024.1.14582

Ключові слова:

штучний інтелект, фармацевтичні науки, освіта, ліки

Анотація

Фармацевтична галузь сучасної України посідає значне місце в економіці країни та відрізняється значною наукоємністю і стабільними темпами зростання. Реалії фармацевтичного ринку сьогодення охоплюють усе більше різноманіття надання послуг, які реалізуються в специфічній організації роботи аптеки та набувають клінічну направленість і потребують додаткової спеціальної підготовки фармацевтів. Для підтримки та розвитку галузі важливим фактором є високий професіоналізм і досвідченість фахівців. При цьому професіоналізм повинен бути й у фінансово-економічному підрозділі ведення підприємства, і в елементах фармацевтичного менеджменту та маркетингу організації роботи аптеки, а також і в технологічних інноваціях, які дуже активно впроваджуються в систему охорони здоров’я.

Впровадження штучного інтелекту у фармацевтичну галузь змінило процеси відкриття, розробки, виробництва, клінічних випробувань і маркетингу ліків. Можливості штучного інтелекту варіюються від підвищення точності та мінімізації помилок до реалізації раніше неможливих нових ідей. За останнє десятиліття фармацевтичні дослідження змінили свою парадигму в бік досліджень на основі штучного інтелекту. Фармацевтична індустрія використовує штучний інтелект у розробці ліків, оптимізації дизайну ліків тощо, заощаджуючи час, гроші та зменшуючи ризики у вигляді ускладнень, небажаних побічних дій для пацієнтів під час вживання нових лікарських засобів. Автоматизація на виробництві на основі штучного інтелекту спрощує процес, покращує контроль якості та оптимізує параметри виробництва. Застосування алгоритмів штучного інтелекту для верифікації захворювань і прогнозування результатів випробувань є дуже перспективними для лікування пацієнта.

Таким чином, у нову еру фармацевтичної практики та освіти, навчальні програми вищої фармацевтичної школи повинні сприяти розвитку конкретних компетенцій для когнітивного, свідомого та ефективного використання цифрових інструментів.

Посилання

Nakaz Ministerstva osvity i nauky Ukrainy Pro za­tverdzhennia standartu vyshchoi osvity zi spetsialnosti 226 Farmatsiia, promyslova farmatsiia dlia druhoho (mahisterskoho) rivnia vyshchoi osvity vid 04.11.2022 r. № 981 [Order of the Ministry of Education and Science of Ukraine On Approval of the Standard of Higher Education in the Specialty 226 Pharmacy, Industrial Pharmacy for the Se­cond (Masterʼs) Level of Higher Education dated 04.11.2022 No. 981] [in Ukrainian].

Baek, M., DiMaio, F., Anishchenko, I., Dauparas, J., Ovchinnikov, S., Lee, G.R., … Baker, D. (2021). Accurate prediction of protein structures and interactions using a 3-track neural network. Science, 373(6557), 871-876.

Stokes, M., Yang, K., Swanson, K., Jin, W., Cubillos-Ruiz, A., Donghia, N.M., … Collins, J.J. (2020). A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery. Science Direct, 180(4), 688-702.

Chan, H.S., Shan, H., Dahoun, T., Vogel, H., & Yuan, S. (2019). Advancing drug discovery via artificial intelligence. Trends in pharmacological sciences, 40(8), 592-604.

Bhinder, B., Gilvary, C., Madhukar, N.S., & Elemento, O. (2021). Artificial intelligence in cancer research and precision medicine. Cancer Discovery, 11(4), 900-915.

Aungst, T.D., & Patel, R. (2020). Integrating Digital Health into the Curriculum-Considerations on the Current Landscape and Future Developments. Journal of Medical Education and Curricular Development, 7.

Basile, A.O., Yahi, A., & Tatonetti, N.P. (2019). Artificial intelligence for drug toxicity and safety. Trends in pharmacological sciences, 40(9), 624-635.

Burki, T. (2020). A new paradigm for drug development. The Lancet Digital Health, 2(5), e226-e227.

Cui, W., Aouidate, A., Wang, S., Qiuliyang, Yu., Li, Y., & Yuan, S. (2020). Discovering Anti-Cancer Drugs via Computational Methods. Frontiers in Pharmacology, 11, 733. Retrieved from: https://www.frontiersin.org/journals/pharmacology/articles/10.3389/fphar.2020.00733/full.

Farghali, H., Canová, N.K., & Arora, M. (2021). The Potential Applications of Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development. Physiol. Res., 70(4), S715-S722.

International Pharmaceutical Federation (FIP) (2021). FIP Digital Health in Pharmacy Education. Retrieved from: https://www.fip.org/file/4958.

Zhang, L., Tan, J., Han, D., & Zhu, H. (2017). From machine learning to deep learning: progress in machine intelligence for rational drug discovery. Drug discovery today, 22(11), 1680-1685.

Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., … Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Naturale, 596(7873), 583-589. Retrieved from: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2%3C.

Hinkson, I.V., Madej, B., & Stahlberg, E.A. (2020). Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine: A Paradigm Shift in Drug Discovery. Frontiers in Pharmaco­logy, 11, 770. Retrieved from: https://www.frontiersin.org/journals/pharmacology/articles/10.3389/fphar.2020.00770/full.

Sumitomo Dainippon Pharma (2020). Major products under development. Retrieved from: https://www.ds-pharma.com/ir/library/annual/pdf/2020/eng114.pdf.

(2019). Intelligent drug discovery. A report from the Deloitte Centre for Health Solutions. Retrieved from: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ch/Documents/life-sciences-health-care/deloitte-ch-en-intelligent-drug-discovery.pdf.

Hughes, T.B., Flynn, N., Dang, N.L., & Swamidass, S.J. (2021). Modeling the Bioactivation and Subsequent Reactivity of Drugs. Chem. Res. Toxicol., 34(2), 584-600.

Najafi, S. (2020). The use of AI on drug testing. International Journal of Modern Engineering Technologies, 2(1).

Porumb, M., Stranges, S., Pescapè, A., & Pecchia, L. (2020). Precision medicine and artificial intelligence: a pilot study on deep learning for hypoglycemic events detection based on ECG. Scientific reports, 10(1), 1-16.

Schneider, P., Walters, W.P., Plowright, A.T., Sieroka, N., Listgarten, J., Goodnow Jr., R.A., … Schneider, G. (2020). Rethinking drug design in the artificial intelligence era. Nat. Rev. Drug Discov. Retrieved from: https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089268/3/Fisher%20RETHINK_manuscript_14Sep2019_final.pdf.

Sangave, N.A., & Cheung, Ch. (2022). Artificial Intelligence Applications in Education and Pharmacy Practice. Retrieved from: https://www.pharmacytimes.com/view/artificial-intelligence-applications-in-education-and-pharmacy-practice.

Smalley, E. (2017). AI-powered drug discovery captures pharma interest. Nature Biotechnology, 35(7), 604-606.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-04-24

Як цитувати

Потапова, Т. М., Слєсарчук, В. Ю., & Логвиненко, Н. В. (2024). СВІТОВИЙ ДОСВІД ТА ПЕРСПЕКТИВИ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОСВІТНЬОМУ ПРОЦЕСІ ТА У ФАРМАЦЕВТИЧНІЙ ПРАКТИЦІ. Медична освіта, (1), 53–59. https://doi.org/10.11603/m.2414-5998.2024.1.14582

Номер

Розділ

ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ВИЩОЇ МЕДИЧНОЇ ОСВІТИ