Globalna wartość rynku sztucznej inteligencji w farmacji wynosiła 1,94 mld USD w 2025 roku i prognozuje się, że wzrośnie z 2,51 mld USD w 2026 roku do około 16,49 mld USD do 2034 roku.[1]
Technologie, które jeszcze niedawno funkcjonowały głównie w laboratoriach badawczych i pilotażowych projektach, zaczynają realnie wpływać na sposób odkrywania leków, prowadzenia badań klinicznych i zarządzania produkcją farmaceutyczną. W centrum tej transformacji znajduje się sztuczna inteligencja – coraz bardziej zaawansowana, wszechobecna i regulowana.
Jednym z najbardziej obiecujących kierunków jest zastosowanie kwantowego uczenia maszynowego (QML) w badaniach klinicznych. W nadchodzącym roku technologie kwantowe mają po raz pierwszy przynieść wymierne efekty w predykcyjnej toksykologii. Dzięki możliwości symulowania złożonych zjawisk mechaniki kwantowej z niespotykaną dotąd precyzją, QML pozwoli wcześniej identyfikować potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa nowych cząsteczek.
– Dla branży oznacza to jedno: kwantowe uczenie maszynowe zostanie z powodzeniem zastosowane w toksykologii predykcyjnej nowych kandydatów na leki już w 2026 r. Dzięki symulacji złożonych efektów mechaniki kwantowej z niespotykaną dotąd dokładnością, modele te będą sygnalizować potencjalne problemy związane z bezpieczeństwem wcześniej niż klasyczna sztuczna inteligencja, co znacznie zmniejszy wskaźnik niepowodzeń w badaniach przedklinicznych – tłumaczy Brittany Shriver, Head, Global Life Sciences Strategic Advisory, SAS.
Inteligentna produkcja
Równolegle AI coraz mocniej zmienia oblicze produkcji farmaceutycznej. Globalne doświadczenia ostatnich lat – od pandemii po napięcia geopolityczne – obnażyły kruchość łańcuchów dostaw. Odpowiedzią ma być głębsza cyfrowa integracja i automatyzacja. Algorytmy uczenia maszynowego będą wspierać predykcyjne utrzymanie ruchu, wykrywać odchylenia w procesach produkcyjnych w czasie rzeczywistym i automatyzować kontrolę jakości. Coraz większą rolę odegrają także cyfrowe bliźniaki, umożliwiające symulację i optymalizację produkcji „na żywo”, oraz blockchain, który pomoże zapewnić identyfikowalność i zgodność regulacyjną w całym łańcuchu dostaw.
– Zmiany dotkną również codziennej pracy zespołów badawczo-rozwojowych i regulacyjnych – mówi Olivier Bouchard, Life Sciences Strategic Advisor, SAS – Agenci AI wchodzą na wyższy poziom. Przestają być jedynie wsparciem dla programistów, a zaczynają automatyzować czasochłonne zadania administracyjne, w tym przygotowanie dokumentacji i obsługę procesów związanych z rejestracją leków. Jednocześnie rośnie znaczenie nadzoru człowieka: w Europie wchodzące w życie przepisy, takie jak EU AI Act, jasno określą odpowiedzialność ludzi za decyzje podejmowane przy wsparciu algorytmów.
W efekcie AI staje się wszechobecna w całym ekosystemie ochrony zdrowia – od marketingu i zaplecza administracyjnego, przez badania i rozwój, aż po zdalną diagnostykę i badania zdecentralizowane. Platformy chmurowe i uczenie maszynowe będą kluczowe dla ograniczania ryzyka niepowodzeń badań klinicznych oraz skracania ścieżki regulacyjnej. Jednocześnie rosnąć będzie znaczenie ładu danych, przejrzystości modeli oraz harmonizacji regulacyjnej – bez nich dalsza cyfrowa transformacja może stracić tempo.
Nadchodzący rok nie będzie więc tylko kolejnym etapem rozwoju technologii. Dla ochrony zdrowia to moment, w którym sztuczna inteligencja – wspierana przez rozwiązania kwantowe, automatyzację i nowe regulacje – zacznie realnie przekładać się na szybsze innowacje, większe bezpieczeństwo pacjentów i bardziej odporny system farmaceutyczny.
[1] https://www.precedenceresearch.com/ai-in-pharmaceutical-market
