McKinsey’den üç uzman, yapay zekanın yaşam bilimlerini nasıl yeniden şekillendirdiğini, bugün nerede değer yarattığını, neden bu kadar çok girişimin tıkandığını ve önümüzdeki on yılın hastalar için ne anlama gelebileceğini açıklıyor.
Yaşam bilimleri kuruluşları yıllardır yapay zekayı kullanıyor. Makine öğrenimi ilaç keşfine rehberlik etti ve algoritmalar uzun zamandır üretim verimliliğini optimize ediyor. Ancak şu anki durumun farklı bir yanı var: artık mümkün olanın hızı, ölçeği ve derinliği.
Bu video açıklamasında , McKinsey’den Alex Devereson , Delphine Zurkiya ve Lieven Van der Veken, ilaç, biyoteknoloji ve medikal teknoloji şirketlerine danışmanlık yapma konusundaki onlarca yıllık deneyimlerinden yola çıkarak yapay zekanın sektör için gerçekte ne anlama geldiğini inceliyorlar. Günümüzde gerçek değerin nerede yakalandığını, uygulamanın neden sıklıkla yetersiz kaldığını, ajansal yapay zekanın daha önce düşünülemeyen neleri mümkün kıldığını ve on yıl içinde gerçekten yapay zeka tarafından dönüştürülmüş bir yaşam bilimleri sektörünün nasıl görünebileceğini ele alıyorlar. Bu süreçte, dünyanın en karmaşık ve önemli sektörlerinden birinde yapay zekanın işe yaraması için gerekenler hakkındaki en yaygın varsayımlardan bazılarına meydan okuyorlar.
Bu röportaj, uzunluk ve anlaşılırlık açısından düzenlenmiştir.
Yapay zekâ, yaşam bilimlerindeki önceki teknoloji dalgalarından neden farklı?
Lieven Van der Veken: Bu teknoloji döngüsü üç açıdan farklı: Daha kapsamlı, daha hızlı ve daha bütünsel.
Geçmiş döngüler belirli bir faaliyeti etkilemiş olabilir; örneğin bir antikorun nasıl üretildiği veya tek bir fonksiyonun nasıl yürütüldüğü gibi. Yapay zeka her şeydir, hem de aynı anda.
Ayrıca daha hızlı. Bu teknolojinin yeni varyantlarının ortaya çıkış hızına ayak uydurmak neredeyse imkansız. Benimsenme oranı, şimdiye kadar gördüğümüz her şeyden daha hızlı.
Ve daha bütünsel bir yaklaşım. Geleceğin yaşam bilimleri şirketinin nasıl görüneceği sorusunu gündeme getiriyor. Eskiden dış kaynaklı olarak yapılan faaliyetler tekrar şirket içine alınabilir. Eskiden şirket içinde yapılan faaliyetler ise tamamen yeni oyuncular tarafından daha iyi karşılanabilir.
Alex Devereson: Buradaki fark şu: Şimdiye kadar, yaşam bilimlerindeki ilerleme, bireylerin -bilim insanlarının, tasarımcıların ve karar vericilerin- zekasıyla sınırlıydı ve ona bağlıydı.
Yapay zeka bunu değiştiriyor. İlk defa, bir konu hakkındaki (bir hastalık, bir molekül) tüm insanlık bilgisine anında erişebiliyorsunuz.
İnsanların daha önce kuramadığı bağlantıları veri kümeleri arasında belirleyebilirsiniz . Daha önce kimsenin hayal bile edemeyeceği kadar çok, hatta binlerce deney yapabilirsiniz. Ve uzun zamandır araştırma, klinik geliştirme ve hasta bakımını birbirinden ayıran kurumsal engelleri ortadan kaldırabilirsiniz.
Delphine Zurkiya: Yeni olan şey şu ki, yapay zeka artık sadece ilaçların ve cihazların piyasaya sürülme şeklini değil, tüm işletmenin işleyiş biçimini de dönüştürme potansiyeline sahip.
Geçmişte, yaşam bilimlerinde yapay zeka çoğunlukla Ar-Ge departmanı içinde, veri bilimcileri ve uzmanlar tarafından kullanılıyordu. Şimdi ise, üretken yapay zeka sayesinde, yapay zeka uzmanı olmayan kişiler de bu araçları kullanabiliyor. Ve etki alanı Ar-Ge’nin çok ötesine uzanıyor.
Yapay zekâ bugün yaşam bilimlerinde hangi alanlarda değer yaratıyor?
Lieven Van der Veken: Yaşam bilimlerinde yapay zekayı iki kategoriye ayırarak düşünüyorum: bilimsel yapay zeka ve operasyonel yapay zeka.
Bilimsel açıdan bakıldığında, ilk gerçek etkileri şimdiden görüyoruz: klinik denemeleri daha yüksek hassasiyetle modellemek, sonuçları tahmin etmek ve hastalıkları daha önce mümkün olmayan bir ayrıntı düzeyinde (alt hastalıklar ve alt hasta popülasyonları) anlamak.
Operasyonel açıdan bakıldığında, yaşam bilimleri şirketleri, muazzam miktarda belge ve süreç içeren büyük, karmaşık makinelerdir. Bunların çoğu artık yapay zeka sayesinde yoğunlaştırılabilir, hızlandırılabilir ve iyileştirilebilir. Bu, günümüzde gerçekleşiyor.
Alex Devereson: Şu anda yapay zekanın gerçek, kanıtlanabilir ve somut etkilerini gördüğümüz birkaç alan var.
Üretim ve tedarik zincirlerinde şirketler verimliliği optimize ediyor ve süreçleri daha etkin bir şekilde yürütüyor. Klinik operasyonlarda, denemeler daha hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştiriliyor. Araştırma laboratuvarlarında yapay zeka, daha önce önemli miktarda insan zamanı gerektiren rutin süreçleri hızlandırıyor.
Ve bir sonraki dalgayı görmeye başlıyoruz : yeni tedavi hedeflerini belirleyebilen, moleküller tasarlayabilen ve tek bir hasta bile kaydedilmeden önce tüm klinik denemeleri simüle edebilen ajanlar.
Delphine Zurkiya: Müşterilerimizin çoğunu şaşırtan şey, fırsatın ne kadar geniş olduğudur. Bir yaşam bilimleri şirketindeki tüm iş akışlarını haritalandırıp hangilerinin yapay zeka desteğinden faydalanabileceğini sorduğunuzda, cevap şu oluyor: neredeyse hepsi .
İş akışlarının yaklaşık yüzde 80’i ” yapay zekâ destekli hale getirilebilir” olarak adlandırabileceğimiz türdendir . Ve etkisi şaşırtıcı derecede tutarlı: Yapay zekâ büyük ölçekte kullanıldığında büyümede yaklaşık yüzde 5 ila 10, kar marjında ise yüzde 3 ila 5 oranında bir iyileşme görüyoruz.
Ajan tabanlı yapay zeka nedir ve yaşam bilimleri için neden önemlidir?
Delphine Zurkiya: Bir ajan, bir insan adına bir dizi bağımsız adım atabilen bir bilgisayar sistemidir.
Daha önce otomasyon kullandık, ancak bu senaryoya dayalı kurallar gerektiriyordu. Bir kural ihlal edildiği anda yazılım duruyordu. Ajanlarla ilgili yeni olan şey, süreç içinde akıl yürütme ve yorumlama yapabilmeleridir. Bir şey işe yaramıyorsa, farklı bir yaklaşım deneyebilirler.
Bunu bir stajyer işe almak gibi düşünüyorum. Stajyer bir görevi yerine getirme yeteneğine sahip, ancak ne zaman sizinle iletişime geçmesi gerektiğine ve ne zaman devam etmesine güvendiğinize siz karar veriyorsunuz.
Alex Devereson: Ajan tabanlı yapay zeka, pasif araçlardan (soru sor, cevap al) aktif operatörlere, yani bağımsız olarak uçtan uca iş akışlarını planlayabilen, uygulayabilen, yineleyebilen ve yürütebilen sistemlere geçiş anlamına gelir.
Bunun bir laboratuvarda ne anlama geldiğini düşünün. Makaleleri okuyan, deneyler tasarlayan, reaktif sipariş eden, otomatik makinelerde deneyler yapan, sonuçları inceleyen ve bir sonraki aşamayı öneren ajanlarınız olabilir; bunların hepsi sürekli bir döngü içinde gerçekleşir . İnsan, operatör değil, orkestratör olur.
Lieven Van der Veken: Ajan tabanlı yapay zekanın en büyük etkisi, eskiden sürekli insan müdahalesi gerektiren bireysel görevlerin artık otonom olarak yapılabilmesi ve bu görevlerin zamanla giderek büyüyebilmesidir.
Klinik merkezlerle iletişimi ele alalım. Geçmişte bu süreç pahalıydı, bilgi kaybına yatkındı ve büyük ölçüde dış kaynaklıydı. Bugün, bazı yaşam bilimleri şirketleri, klinik merkezlerle iletişimi yönetmek için ajan sistemleri kullanıyor ve bu sayede maliyetin çok daha düşük bir kısmıyla yüksek kaliteli hasta bilgilerini elde ediyor.
Bunu bir adım öteye taşıdığınızda, ajansal yapay zekanın tüm ilaç geliştirme sürecinde zaman çizelgelerini nasıl kısaltabileceğini görmeye başlarsınız.
Yapay zekâ, yaşam bilimleri şirketlerindeki günlük çalışma şeklini nasıl değiştirecek?
Lieven Van der Veken: Değişimin üç düzeyde gerçekleştiğini görüyorum.
Öncelikle, yapay zeka insanların mevcut işlerini daha iyi yapmalarına yardımcı olur. Eğer bir düzenleyici başvuru yazan bir ekipteyseniz, yapay zeka sizi daha hızlı ve daha iyi hale getirebilir.
İkinci olarak, yapay zeka değer zinciri boyunca işleri birbirine bağlıyor. Klinik bir çalışmanın başlangıcında, sahada çalışan doktorlardan toplanan ve araştırmacıya iletilen bilgileri düşünün. Bu bilgileri ilerleyen aşamalarda nasıl kullanabilir ve yeniden kullanabilirsiniz? Yapay zeka, bir şirket içinde birbirinden ayrı kalmış olabilecek süreçler hakkında düşünmenize yardımcı olabilir.
Son olarak -ve bu zaman alıyor- yapay zeka, süreçleri tamamen yeniden tasarlamamıza olanak tanıyor. Günümüzde Ar-Ge, yaklaşık 30 ardışık adımdan oluşuyor ve bu da bir ilacın hastalara ulaşmasının on yıl sürmesinin nedenlerinden biri. Peki ya bu 30 adım içinde aslında sadece beş karar olsaydı: doğru hedef, molekül, hasta, kanıt ve üretilebilirlik? Yapay zeka, bu beş unsurun tamamını ilk günden itibaren paralel olarak modelleyebilir.
Alex Devereson: Klinik deneme tasarımını ele alalım. Günümüzde bir ekip, az sayıda deneme tasarımı seçiyor, bunları manuel olarak inceliyor ve yürütülecek olanı seçiyor.
Yapay zekâ ile, deneme boyutu, hasta kriterleri, sonuç noktası seçimi ve maliyet gibi parametreleri değiştirerek yüzlerce farklı tasarımı simüle edebilir ve en iyi tahminlere değil, tam bilgiye dayalı olarak en uygun tasarıma ulaşabilirsiniz.
Örneğin ilaç keşfini ele alalım: Günümüzde bilim insanları, kişisel olarak bildikleri ve işleyebildikleriyle sınırlı olarak, olası moleküler alanın yalnızca küçük bir bölümünü keşfediyorlar. Yapay zeka modelleri milyonlarca potansiyel deneyi üretebilir ve simüle edebilir; bu da hiçbir bireysel araştırmacının asla ulaşamayacağı bir alanı açar.
Delphine Zurkiya: Ayrıca heyecan verici olan şey, temsilcilerin yapabileceği işlerin yaklaşık %40’ının aslında bugün yapılmayan işler olması. Bu, uzun kuyruk olarak adlandırılan, insan zamanını haklı çıkarmadığı için önceliklendirilmeyen görevlerdir. Daha küçük müşteri segmentlerine ulaşmak. Her sözleşmede uyumluluğu kontrol etmek. Bir hastalıkla ilgili tüm ilgili makaleleri sentezlemek. Temsilciler, bu işleri ilk kez ekonomik olarak uygulanabilir hale getiriyor.
Yaşam bilimleri alanındaki yapay zeka çalışmalarından bazıları neden hızla büyürken diğerleri duraklıyor?
Delphine Zurkiya: Bu benim en sevdiğim soru çünkü cevabı neredeyse her zaman aynı: Mesele teknoloji değil, insanlar. Teknoloji çalışıyor. Gelişmesi gereken şey, insanların çalışma biçimlerini değiştirme isteğidir.
Bu, üst düzey liderlerden rol model olmak anlamına gelir. Bu, insanların bulundukları yerde eğitilmesi anlamına gelir. Bu, sürekli pekiştirme anlamına gelir. Ve bu, teşviklerin yeniden düzenlenmesi anlamına gelir. Çünkü sonuçta insanlar, ödüllendirildikleri işi yaparlar.
Lieven Van der Veken: Öncelikle bunun ne kadar zor olduğunu kabul edelim. Gerçek bir etki yaratmak için birçok şeyin aynı anda doğru olması gerekiyor: doğru kullanım senaryoları, doğru insanlar, doğru teknoloji, doğru veriler, kurumsal destek ve disiplinli uygulama.
Bunlardan herhangi biri bozulursa -diğer her şey yerli yerinde olsa bile- etki yaratamazsınız. Mükemmel bir veri altyapısına sahip olabilirsiniz, ancak tıp yazarlarını veya klinik bilim insanlarını işin içine katmayı başaramazsınız. Ve benimseme olmadan dönüşüm olmaz.
Başarılı şirketlerde gördüğüm şey, mükemmel bir fırtına ya da mükemmel bir evlilik. Teknoloji ve iş dünyasının çok net bir hedef doğrultusunda birlikte çalışması gerekiyor. Binlerce çiçeğin açması, birçok pilot projenin, birçok ekibin deneme yapması ve herkesin kaynaklarının kısıtlı olması değil. Bunun yerine, tüm enerjinin ve odağın yönlendirildiği daha küçük, daha büyük alanlar olmalı. Yol boyunca öğrenmek gerekiyor. Çünkü her şirketin kendi DNA’sı var ve bir kuruluşta işe yarayan bir yapay zeka dönüşümü, toptan başka bir kuruluşa aktarılırsa başarısız olur.
Yaşam bilimleri şirketleri güven kaybetmeden nasıl hızlı hareket edebilir?
Alex Devereson: Uyum ve güven olmadan, sadece rekabet avantajınızı kaybetmekle kalmazsınız, tıbbı da kaybedersiniz. Hız zorunluluğu öncelikle rakiplerinizi yenmekle ilgili değil, tedavi etmeye çalıştığınız hastalıkları yenmekle ilgilidir.
Bu güveni oluşturmanın iki boyutu var. Kuruluş içinde, yapay zekanın insanların zaten sahip oldukları görevi desteklediğini, onun yerini almadığını açıkça belirtin. Yapay zeka, yaptıkları işte daha hızlı, daha titiz ve daha etkili olmalarına yardımcı olur.
Dışarıdan bakıldığında—hastalar, düzenleyiciler, sağlık hizmeti sağlayıcıları—yapay zekanın ürettiği her şey açıklanabilir ve yorumlanabilir olmalıdır. Şeffaf kutu, kara kutu değil. Asla sadece “modelin söylediğini kabul etmemelisiniz”. Yapay zeka destekli kararların nasıl alındığına dair doğrulama, denetlenebilirlik ve açık dokümantasyon olmalıdır.
Lieven Van der Veken: İşte cesaret verici olan şey: Yaşam bilimleri şirketleri, sorumlu yapay zekâ konusunda diğer birçok sektörden aslında daha iyi konumda.
Zaten veri güvenilirliği, önyargı tespiti ve protokol uyumluluğu konusunda derin bir kültüre sahipler. Yapay zekayı devreye alırken tam olarak bu içgüdülere ihtiyacınız var. Yaşam bilimleri şirketlerinin yapay zeka araçlarıyla ilgili sorduğu sorular—Sınırlamalar nelerdir? Başarısızlık modları nelerdir? Hangi güvenlik önlemleri mevcuttur?—doğru sorulardır.
Sınırlamaları hatırlamamız gerekiyor. Halüsinasyon riski ortadan kalkmadı; sadece konuşmalarımızda daha sessizleşti. Titiz test ve doğrulama için çıta yüksek kalmalı. Ve güvenlik önlemleri yerinde durmalı.
Yapay zekâ önümüzdeki on yılda yaşam bilimleri alanında neleri mümkün kılabilir?
Alex Devereson: Maalesef bu soruya verilebilecek iyi bir cevap yok. Bu, tam anlamıyla zehirli bir kadeh, çünkü insanlar yapay zekanın kısa vadeli etkisini her zaman abartıyor ve uzun vadeli etkisini hafife alıyor. İki ila üç yıllık bir ufukta, yapay zekanın operasyonel boyutunun gerçek olgunluğa ulaşacağını düşünüyorum; tedarik zincirlerine, klinik operasyonlara, tıbbi yazılara ve laboratuvar süreçlerine entegre edilmiş yapay zeka.
On yıl içinde, paradigma değişimlerine tanık olabiliriz : laboratuvarlar ve fabrikalar, insan yöneticilerin uzaktan çalıştığı, tamamen ajanlar tarafından yönetilmek üzere sıfırdan tasarlanacak. Tüm kararlar, önceden test edilmiş yüzlerce simüle edilmiş sonuçla alınacak. Ve daha önce ulaşılamayan tamamen yeni hastalık alanlarına adım atılacak.
İnanıyorum ki, on yıl içinde bugün tedavisi olmayan hastalıklar, hayat kurtaran ve değiştiren tedaviler almaya başlayacak. Ve belki de 20 yıl içinde, tıpkı bugün çocuk felci hakkında konuştuğumuz gibi, bazı hastalıklar hakkında tamamen geçmiş zaman kipinde konuşabiliriz.
Lieven Van der Veken: Rüyam üç bölümden oluşuyor.
Öncelikle, yapay zekayı tam anlamıyla kullanarak gerçekten yeni tedaviler belirleyip geliştireceğiz; bunlar kademeli olarak daha iyi tedaviler değil, henüz çözemediğimiz hastalıklar için kesin çözümler olacak. Ben eğitimli bir doktorum ve motor nöron hastalıklarıyla derinden ilgileniyorum. Bazı ilerlemeler kaydettik, ancak bu rahatsızlıkların çoğu hâlâ yıkıcı. Yapay zeka tarafından keşfedilen ilaç hedefleri, sıkıştırılmış geliştirme süreleri ve hassas hasta eşleştirmesi kombinasyonu, önümüzdeki beş ila on yıl içinde bunlardan bazılarının çözümünü bulmayı mümkün kılacaktır.
İkinci olarak, hastalıkları tedavi etmekten önlemeye geçiyoruz. Veriler, davranış bilimleri, klinik anlayış; bunlar yapay zekanın çözmeye son derece uygun olduğu sorunlardır.
Üçüncüsü, sektörün kendisi yeniden yapılandırılıyor. Yeni oyuncular ortaya çıkıyor—sıfırdan kurulan yapay zekâ odaklı şirketler—ve en iyi yaşam bilimleri kuruluşları, kendilerini yeniden tasarlama cesaretini gösterenler oluyor.
Delphine Zurkiya: Beş yıl içinde, önde gelen şirketlerin gerçekten farklı bir görünüm kazanmaya başladığını ve sıfırdan inşa edilmiş, yapay zekâ odaklı şirketlerin sınırları zorladığını göreceğiz.
15 yıl sonra, bir ilaç veya tıbbi teknoloji şirketine girdiğinizde, gördüklerinizi tanıyamayabilirsiniz. İnsanlar, ajanlardan oluşan ekipleri yönetecek. Kimse “Neden yapay zeka kullanıyoruz?” diye sormayacak; çünkü bu, işlerin yapılma biçiminin bir parçası olacak.
Şahsen, yapay zekanın, ilaç şirketlerinden ve medikal teknoloji firmalarından ödeme kuruluşlarına ve sağlık hizmeti sağlayıcılarına kadar tüm ekosistem olarak, hiç kimsenin tedavi edilmeden kalan bir hastalığı olmamasını sağlamamıza yardımcı olmasını umuyorum. Teşhisten bakım bulmaya, doğru bakımı bulmaya ve tedaviye devam etmeye kadar, günümüz sisteminde çok fazla verimsizlik var. Yapay zeka, bu yolculuğun tamamında insanlara destek olmalıdır. Hepimizin, sistemin daha iyi çalışabileceği akrabaları olmuştur. Gerçekten de yapay zekanın bize getireceği şeyin bu olmasını umuyorum.