قيادة الابتكار الذي يركز على المريض في مجال علوم الحياة باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد مع شركة Pfizer

تعتبر Pfizer الابتكار العلمي أحد المبادئ الجوهرية التي التزمت بها منذ تأسيسها في عام 1849. يقول Vijay Bulusu، الذي يشغل منصب head of data and digital innovation for Pharmaceutical Sciences Small Molecule (PSSM) في شركة Pfizer: "من أجل مواكبة سرعة تطور التكنولوجيا، لا بد أن يكون هناك من يواصل تعلم التقنيات التي تقدمها AWS." "تعاوننا مع AWS يسمح لـ Pfizer بالتركيز على الجانب العلمي، مع الاستفادة الكاملة من الإمكانات التقنية المتقدمة التي توفرها AWS.

في عام 2021، تعاونت مجموعة PSSM التابعة لـ Pfizer مع AWS لإطلاق مبادرة PACT، لتطبيق إمكانات AWS في مجالات التحليلات وتعلم الآلة والحوسبة والتخزين والأمان وتخزين البيانات السحابية لدعم أنشطة مختبرات Pfizer والتصنيع السريري وسلسلة الإمداد السريرية. تساهم فرق Pfizer المتخصصة في تطوير الأدوية والتصنيع السريري في ابتكار أفكار جديدة وواعدة، بينما تقدم AWS الدعم الفني عبر مهندسي الحلول وفريق النمذجة والهندسة السحابية (AWS Prototyping and Cloud Engineering).

تركّز فرق Pfizer بشكل كبير على المشاريع التقنية الحالية، مما يجعل مبادرة PACT أداة أساسية لمعالجة التحديات المتعلقة بسعة العمل لإنشاء النماذج الأولية." أضاف Bulusu أن "هذا التعاون يتيح لـ AWS إشراك فرق النمذجة الأولية للعمل بشكل مباشر مع الفرق التجارية وفرق تكنولوجيا المعلومات على التحديات المطروحة." "وفر لنا هذا القدرة على تطوير النماذج الأولية بسرعة، باستخدام دورة عمل قائمة على التعلم، وتقديم التعليقات والمراجعات، والفشل السريع بهدف التحسين المستمر."

تتحول النماذج الأولية الناجحة إلى منتج أولي قابل للتطبيق (MVP)، وقد تُنقل لاحقًا إلى بيئة الإنتاج، بقيادة فريق خدمات AWS الاحترافية، وهو فريق عالمي من الخبراء يهدف إلى تمكين المؤسسات من تحقيق أهدافها على منصة AWS. قال Bulusu "إن أحد أهم الفوائد لنا هو أننا لم نضطر لاستهلاك قدراتنا الداخلية في التقييم والنمذجة الأولية، وهما عمليتان تتطلبان معرفة تقنية عميقة". "بفضل تعاوننا مع AWS، أصبح بإمكاننا تجربة تقنيات جديدة لمواجهة التحديات وتوسيع الحلول دون الحاجة إلى اكتساب خبرة عميقة في تقنيات متعددة قد لا نعتمدها فعليًا."

ساعدت مبادرة PACT شركة Pfizer في تقليص الوقت اللازم للوصول من مرحلة النموذج الأولي إلى مرحلة المنتج الأولي (MVP). أضاف Bulusu: "في حال قررنا تنفيذ هذا العمل داخليًا، حتى مع توفر الموارد البشرية والخبرات المناسبة، فإن المدة اللازمة ما كانت لتقل عن ثلاثة أشهر." "عادةً ما تستغرق النماذج الأولية في إطار مبادرة PACT مدةً لا تتجاوز 6 أسابيع." تعتمد PACT في اختيارها لحالات الاستخدام على القيمة التجارية المتوقعة، مع تركيز خاص على التحديات التي تؤثر على عدة أقسام داخل الشركة.

كانت أولى حالات الاستخدام تهدف إلى تقليص الوقت الذي يستغرقه 1500 عالم من علماء PSSM في اكتشاف البيانات بنسبة تصل إلى 80%. قد ينتج عن تطوير دواء واحد ما يقارب 20000 مستند، ويُطلب من العلماء في كثير من الأحيان البحث يدويًا باستخدام عدة أدوات للعثور على البيانات السابقة. أسفرت التجارب المبكرة عن تطوير خدمة جديدة من AWS تُعرف باسم Amazon Kendra، وهي خدمة بحث ذكية للمؤسسات تتيح البحث عبر مصادر المحتوى المختلفة بفضل المُوصِّلات المدمجة.

من أجل تحسين كفاءة البحث، تعتمد فرق PACT حاليًا على الذكاء الاصطناعي المولِّد باستخدام Claude 2.1 من Anthropic عبر Amazon Bedrock، وهي خدمة مُدارة تقدم مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية من شركات رائدة. يستخدم العلماء منصة داخلية تُعرف باسم Vox للوصول إلى Amazon Bedrock، حيث يمكنهم البحث في المستندات صوتيًا أو عبر روبوت دردشة باستخدام اللغة الطبيعية. تشير تقديرات Pfizer إلى أن العلماء قد يوفرون سنويًا ما يصل إلى 16000 ساعة كانوا يقضونها في البحث عن البيانات واستخراجها. وتُشير التقديرات أيضًا إلى إمكانية تقليص تكاليف البنية التحتية بنسبة تصل إلى 55%.

تمكن أحد النماذج الأولية الصادرة عن مبادرة PACT من رصد الحالات غير الطبيعية في نظام التصنيع المستمر والمحمول والمصغر والمعياري (PCMM) المستخدم في إنتاج الأدوية الصلبة الفموية. استخدم المهندسون خدمة Amazon SageMaker، وهي خدمة مُدارة توفر أدوات متكاملة لتعلم الآلة (ML) بكفاءة عالية وتكلفة منخفضة، لبناء نموذج اكتشاف الحالات غير الطبيعية في نظام PCMM.

أصبح بإمكان علماء Pfizer رصد أي حالة غير طبيعية في تصنيع PCMM لحظة حدوثها، والتنبؤ بالصيانة المطلوبة، وتقليل أوقات التعطل، من خلال قدرات تعلم الآلة (ML) التي يوفرها الحل المبني على AWS. يشمل الحل كذلك استخدام Amazon Lookout للمعدات لمراقبة سلوك المعدات والتنبؤ بالأعطال باستخدام تعلم الآلة (ML)، وأيضًا Amazon Lookout للمقاييس لاكتشاف التغيرات غير الطبيعية في المقاييس وتحليل مسبباتها. في نهاية المطاف، أسفر هذا الجهد عن تطوير أداة تحليلات مخصصة لعمليات التصنيع، تركز على تحليل البيانات الزمنية. صرّح Bulusu قائلاً: "أصبحت مجموعة الجزيئات الكبيرة لدينا تستخدم هذه التقنية أيضًا في الوقت الحالي." "أثارت التجارب والدروس المستخلصة من مشاريع PACT موجةً من الابتكار في مختلف الفِرَقِ والأقسام التجارية لدى Pfizer."

تعمل PACT على دعم شغف فرق Pfizer وتشجيعهم على الابتكار، حتى وإن لم تصل أفكارهم إلى مرحلة الجاهزية للإنتاج. كمثال، قامت المجموعة بدراسة إمكانية استخدام تقنيتي الواقع الافتراضي والواقع المعزز لتقديم تدريبات تفاعلية. يوضح Bulusu: "يُعد هذا مثالًا جيدًا على نموذج أولي سريع وتبيّن من خلالها أن المستخدمين لم يكونوا بعد مستعدين تمامًا لهذه التقنية." "من خلال هذه التجارب في تطوير النماذج الأولية، أصبح بإمكاننا التعلم بسرعة والتعامل مع الفشل بسرعة، وهو ما يشكل ميزة كبيرة بالنسبة لنا."

من بين المشاريع الأربعة عشر التي بدأت بها مبادرة PACT، تم الانتقال بخمس أفكار إلى مرحلة الإنتاج الفعلي حتى الآن. صرَّح Bulusu: "حتى وإن كنا نعمل فقط على تجارب أولية ولا تحقق AWS عائدًا مباشرًا منها، إلا أنهم يحرصون دائمًا على إشراك فرقهم الأعلى كفاءة." "نحن دائمًا منبهرون بمدى كفاءة الفرق التي نتعاون معها من AWS."

دفعت مبادرة PACT مجموعة PSSM إلى تقديم أفكار كانت تعتبر في السابق صعبة أو غير قابلة للتنفيذ. يوضِّح Bulusu: "من خلال الاستفادة من خبرات وتقنيات AWS، تمكّنا من إحداث تحول في ثقافة الابتكار لدينا وتحقيق إنجازات عديدة خلال فترة زمنية قصيرة." "عندما شاهد الموظفون دراسات الحالة التي شاركناها بين الفِرَقِ وسمعوا عن شراكتنا مع AWS، بدأ البعض يتحدثون عن تحديات لم يكن يتم التطرق إليها سابقًا." الفائدة الأبرز التي لاحظتها في برنامج PACT هي تحفيزه للناس على التفكير الطموح وطرح أفكار جريئة."