ワクチン開発におけるIoTとAIの役割

明らかな理由から、ワクチンの開発が現在最優先事項となっています。安全で効果的なコロナウイルスワクチンの探求は、数百万人とまではいかなくても数万人の人々の命と世界経済の健全性にとって不可欠である。

ワクチン開発の過程では、モノのインターネットと人工知能技術が重要な役割を果たすでしょう。

ワクチン開発には大量のデータの収集と分析が必要であり、その両方をモノのインターネットと人工知能で解決できるためです。モノのインターネットは迅速かつコスト効率の高いデータ収集を可能にし、AI は人間よりも迅速かつ包括的なデータ分析を可能にします。

データ収集

データ収集は医薬品開発プロセス全体を通じて行われます。プロセスの開始時には、既存のさまざまな薬剤や分子に関するデータ（数万、数十万に及ぶ）の収集が必要になる場合があります。 IoTは、複数の異なる研究所や研究センターからのデータ収集を促進する役割を果たすことができます。

その後、新しい分子や薬剤が開発されるにつれて、テストプロセス全体にわたって無数の異なるデータ収集層が存在することが明らかになりました。実験室環境では、IoT テクノロジーにより、スマート センサーと接続された実験装置を通じて関連データの収集を自動化できます。重要な情報は手動で収集するのではなく、コンピューターに直接入力して分析することができます。

そして、ワクチンが人間に対する臨床試験の準備が整うと、被験者を非常に注意深く監視する必要があります。薬が各被験者にどのような影響を与えるかを理解するには、無数のさまざまなバイタルサインを厳密に観察し、測定する必要があります。 (IoT ホーム ネットワークより) 繰り返しになりますが、IoT テクノロジーにより、このデータ収集を自動化できます。接続された温度計のような比較的単純なデバイスでも、研究者はテストのプロセスについてまったく新しい理解を得ることができます。

データ分析

プロセスのあらゆる段階で、これらの膨大な量のデータを分析して傾向を把握し、洞察を明らかにし、プロセスの次の段階を導く必要があります。それは、そもそもワクチンの基礎となる可能性のある特定の分子を特定することであろうと、ワクチンが特定の集団に特定の効果をもたらす可能性があるかどうかを確認することであろうと、同じです。

この分析を手動で実行すると、非常に時間がかかります。 AI と機械学習アルゴリズムは、人間の研究者が発見するにははるかに長い時間がかかる傾向やパターンを発見するだけでなく、独自の洞察から学習し、時間の経過とともに賢くなるなど、驚くべきことを行うことができます。

さらに、世界中の研究者が（コロナウイルスに関するものでも、まったく別の病気に関するものでも）グローバルな知識ベースに新たな洞察や新たなデータを提供するにつれて、AI と機械学習によって、この新しい情報が既存の結論に組み込まれることが保証されます。言い換えれば、複数の異なるソースから生成されるデータが増えるほど、ワクチン開発プロセスはよりスマートに、より速く、より効率的になります。

従来、新薬の発見とワクチンの開発プロセスには何年もかかりますが、IoT と AI のテクノロジーにより、わずか数か月に短縮できます。