Abstract
Integrasi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) dan pembelajaran mesin (machine learning/ML) telah merevolusi industri farmasi, mengubah cara obat ditemukan, dikembangkan, diuji, dan diproduksi. Teknologi ini memungkinkan efisiensi dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan memanfaatkan sejumlah besar data dan algoritmakomputasi canggih. Dalam penemuan obat, AI mempercepat identifikasi target terapeutik dan desain molekul baru, secara drastis mengurangi waktu menuju pemasaran. Selama pengembangan, ML membantu mengoptimalkan desain uji klinik dan stratifikasi populasi pasien untuk meningkatkan presisi dan efektivitas. Dalam uji klinik, alat berbasis AI meningkatkan rekrutmen, pemantauan, dan desain adaptif, menghasilkan studi yang lebih andal dan hemat biaya. Terakhir, AI memastikan pengendalian kualitas real-time dan pemeliharaan prediktif dalam manufaktur, meningkatkan konsistensi produk dan mengurangi biaya operasional. Makalah ini mengeksplorasi aplikasi AI/ML secara komprehensif di berbagai domain, didukung oleh studi kasus dan analisis mendalam tentang dampaknya. Selain itu, makalah ini membahas tantangan seperti kualitas data, hambatan regulasi, dan transparansi algoritma yang menghambat adopsinya secara luas. Pertimbangan etis, termasuk masalah privasi dan risiko bias dalam sistem AI juga dievaluasi. Akhirnya, makalah ini menguraikan peluang untuk kemajuan di masa depan, menekankan perlunya upaya kolaboratif antara akademisi, industri, dan badan regulasi untuk memanfaatkan potensi penuh AI/ML dalam membentuk kembali lanskap farmasi.
Published Version
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call