Kako umetna inteligenca spreminja farmacijo v Leku

Umetna inteligenca (UI) v farmaciji sproža tiho revolucijo, ki korenito preoblikuje procese v laboratorijih, proizvodnji in raziskovalnih centrih. Ne gre za to, da bi algoritmi nadomeščali človeka, temveč mu pomagajo razumeti podatke, pospešiti razvoj in soustvarjati zdravila prihodnosti.

O tem, kako se podjetje Lek, član skupine Sandoz, spopada s temi izzivi, je v podkastu Tehnološki velikani spregovoril Tadej Magajna, globalni operativni vodja za podatke, analitiko, podatkovno znanost in umetno inteligenco v podjetju.

Vpliv umetne inteligence je postal tako velik, da so ga v podjetju začeli kategorizirati v različne skupine, glede na to, kdo in kako jo uporablja.

Razlika med produktivnostjo in specializacijo

Po besedah Magajne v Leku ločijo predvsem med splošnimi oziroma produktivnostnimi orodji ter visoko specializiranimi rešitvami.

Prva so orodja, ki jih poznamo vsi – rešitve z uporabniškim vmesnikom, kamor vnesemo besedilo in dobimo odgovor. Njihov namen je povečati učinkovitost in prihraniti čas posamezniku.

O tem, kako se podjetje Lek spopada s temi izzivi, je v podkastu Tehnološki velikani spregovoril Tadej Magajna. FOTO: Marko Feist

Nasprotje temu pa so specializirana orodja, ki jih pogosto razvijejo po meri znotraj lastne ekipe v Leku, da rešujejo zelo specifičen problem, ki ga ima morda le majhna skupina farmacevtov.

Magajna, ki je v razvoj teh orodij neposredno vključen, priznava, da mu je ta del »zelo pri srcu«.

Moč »razumljive« UI

Največja vrednost specializiranih orodij se pokaže pri samem razvoju zdravil. Ta proces zahteva izvedbo številnih dragih eksperimentov in testov, ki predstavljajo precejšen finančni vložek.

»In določena orodja umetne inteligence pomagajo našim farmacevtom najti tisto kombinacijo nekih pogojev, [...] da jim ne bo potrebno izvesti en kup eksperimentov, ampak samo tista, ki so nekako najbolj smiselna,« pojasnjuje Magajna. Algoritem torej pomaga predvideti, česa se ne splača početi.

Napadalci uporabljajo tudi glasove direktorjev deepfake

Ključna prednost teh modelov pred generativno UI pa je njihova razumljivost. Medtem ko so veliki jezikovni modeli (LLM) ogromne nevronske mreže – nekakšne »črne škatle«, kjer je zaradi milijard matematičnih operacij nemogoče razumeti, kaj se dogaja – so specializirani modeli zasnovani drugače.

Tadej Magajna, globalni operativni vodja za podatke, analitiko, podatkovno znanost in umetno inteligenco v podjetju Sandoz. FOTO: Marko Feist

»Medtem ko pa pri teh specializiranih orodjih jih mi zanalašč razvijamo na način oziroma uporabljamo arhitekturo, ki je vedno razumljiva,« poudarja Magajna. To pomeni, da lahko farmacevti razumejo, zakaj se je model odločil za določeno rešitev.

Pasti sodobnih modelov: »Napake se kopičijo«

Magajna je opozoril tudi na novo težavo, ki pesti sodobne velike jezikovne modele. Sprva so bile glavna težava halucinacije – generiranje neresničnih vsebin. Danes pa se modeli motijo tudi zato, ker smo uporabniki postali bolj zahtevni in »razvajeni«.

Še večji problem je izvor podatkov: »Precejšen del vsebine, ki jo najdemo na spletu [...] je že generiran z umetno inteligenco,« razlaga. Starejši modeli (kot GPT-3.5), ki so precej halucinirali, so ustvarili vsebine, ki danes tvorijo moderni internet.

Slovenski tehnološki velikan, ki označuje ves svet

Novejši modeli se zdaj učijo na teh, že popačenih podatkih. »Te napake se zdaj kopičijo skozi različne generacije modelov in to je ena izmed težav, ki jo bo zelo težko odstraniti,« svari Magajna.

Rešitev je federativno učenje

V farmaciji, kjer so podatki strogo varovana poslovna skrivnost, se uveljavlja federativno učenje (federated learning).

Magajna koncept pojasni na primeru pametnih tipkovnic: modeli se trenirajo lokalno (na napravi ali v podjetju), med seboj pa se delijo le spremembe v nevronski mreži (kar se je model naučil), ne pa sami zaupni podatki.

Tako lahko podjetja sodelujejo pri razvoju UI brez razkrivanja svojih skrivnosti.

Paradoks odprte kode in vloga človeka

Čeprav se zdi farmacija zaprt sistem, Magajna poudarja, da UI temelji na odprti kodi (linux, python). Izpostavi paradoks, da je odprta koda pogosto varnejša od zaprte. Razlog je skupnost: »Če odprtokodno orodje uporablja pol sveta, bo dejansko pol sveta pogledalo kodo in bo zagotovilo, da teh varnostnih lukenj ni,« medtem ko zaprto kodo pregleduje le omejena ekipa.

Specializirana orodja pogosto razvijejo po meri znotraj lastne ekipe v Leku. Magajna, ki je v razvoj teh orodij neposredno vključen, priznava, da mu je ta del »zelo pri srcu«. FOTO: Marko Feist

Ne glede na tehnologijo pa v Leku sledijo strogemu principu »human in the loop« (človek v zanki), kjer »glavno odločitev sprejema človek«.

Zdravila po meri in razcvet farmacije

Prihodnost UI v farmaciji Magajna vidi predvsem v personalizirani medicini. Kot primer navaja obdelavo zdravstvenih kartotek (»gore zapisov«) ali modeliranje, kako se bo tableta raztapljala drugače pri različnih posameznikih. Opozarja pa, da bo zaradi strogih regulativ ta vpliv UI prišel »z manjšim zamikom«.

Slovenija – tihi prvak digitalne varnosti

Magajna, ki se je v Lek vrnil iz tujine (Microsoft), je zaključil z mislijo, da Slovenija doživlja »razcvet farmacije«, medtem ko se razvoj tehnoloških korporacij seli iz države.