1950వ దశకం నుంచి కొత్త ఔషధాల పరిశోధన, తయారీ వ్యయం ప్రతి తొమ్మిదేళ్లకు దాదాపు రెట్టింపు అవుతోంది. ఈ భారీ ఖర్చును, రిస్కును తగ్గించుకునేందుకు ఫార్మా కంపెనీలు ఇప్పుడు AI (కృత్రిమ మేధ) వైపు మొగ్గు చూపుతున్నాయి. కొత్త రసాయన సమ్మేళనాలను గుర్తించడం, వాటిని పరీక్షించడం మరియు మెరుగుపరచడంలో AI కీలక పాత్ర పోషిస్తోంది.
ప్రస్తుతం ఉన్న సాంప్రదాయ స్క్రీనింగ్ పద్ధతులు, పెరుగుతున్న అవసరాలకు అనుగుణంగా వేగంగా పనిచేయలేకపోతున్నాయి. AIని ఉపయోగించడం వల్ల 'హిట్ ఐడెంటిఫికేషన్' (ఔషధ గుణాలున్న సమ్మేళనాల గుర్తింపు) ప్రక్రియలో ఎక్కువ ఫలితాలు రావడమే కాకుండా, నాణ్యమైన సమ్మేళనాలను పొందే అవకాశం ఉందని పరిశోధనలు చెబుతున్నాయి.
అయితే, ఈ రంగంలో AI సామర్థ్యంపై పరిమితులు కనిపిస్తున్నాయి. ముఖ్యంగా విభిన్నమైన మరియు లేబుల్ చేసిన డేటాసెట్లు అందుబాటులో లేకపోవడం వల్ల, ఖచ్చితమైన AI మోడల్స్ అభివృద్ధి చేయడం కష్టతరంగా మారింది. డేటా కొరత కారణంగా ఈ మోడల్స్ ఒక రకమైన 'డేటా వాల్' (డేటా అడ్డంకి)ను ఎదుర్కొంటున్నాయి.
ఈ సవాళ్లను అధిగమించి, మెరుగైన ఫలితాలు సాధించాలంటే పరిశ్రమలో 'డేటా లూప్'ను పూర్తి చేయాల్సిన అవసరం ఉంది. AI మోడల్స్కు సమగ్రమైన, పక్షపాతం లేని డేటాను అందించడం ద్వారా మాత్రమే ఔషధ తయారీ ప్రక్రియలో ఎదురయ్యే వైఫల్యాల రిస్కును తగ్గించవచ్చని నిపుణులు భావిస్తున్నారు.
