Farmaceutyczny punkt zwrotny: Trzy filary przełomu sztucznej inteligencji w łańcuchu wartości

Streszczenie dla Kadry Zarządzającej

Przemysł farmaceutyczny znajduje się w punkcie zwrotnym, a katalizatorem tej transformacji jest sztuczna inteligencja (AI). Niniejszy raport przedstawia dogłębną analizę wpływu AI na cały łańcuch wartości w farmacji, od badań i rozwoju (R&D) po wprowadzenie leku na rynek i jego produkcję. Kluczowe wnioski koncentrują się na trzech fundamentalnych filarach: wpływie ekonomicznym, transformacji operacyjnej i imperatywie strategicznym.

Po pierwsze, wpływ ekonomiczny jest bezprecedensowy. Wdrożenie AI pozwala na drastyczne skrócenie czasu wprowadzenia nowego leku na rynek, średnio o 30-50%.1 Przekłada się to na redukcję kosztów badań klinicznych nawet o 25% 2 oraz ogólny wzrost efektywności operacyjnej sięgający 30%.2 Analitycy z McKinsey Global Institute szacują, że sama generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć od 60 do 110 miliardów dolarów rocznej wartości ekonomicznej dla branży, fundamentalnie zmieniając ekonomię R&D.3

Po drugie, transformacja operacyjna redefiniuje sposób, w jaki leki są odkrywane, rozwijane i produkowane. W fazie R&D, algorytmy AI potrafią projektować nowe, obiecujące cząsteczki w ciągu dni, a nie lat, co jeszcze niedawno należało do sfery science fiction.1 W badaniach klinicznych, inteligentna rekrutacja pacjentów, oparta na analizie danych z elektronicznej dokumentacji medycznej, eliminuje największe wąskie gardło i przyczynę opóźnień.5 W produkcji, konserwacja predykcyjna i optymalizacja procesów w czasie rzeczywistym minimalizują przestoje i straty, zapewniając ciągłość dostaw.6

Po trzecie, imperatyw strategiczny staje się oczywisty: adopcja AI nie jest już technologiczną ciekawostką, lecz warunkiem przetrwania i rozwoju w coraz bardziej konkurencyjnym otoczeniu. Firmy, które zignorują ten trend, ryzykują pozostanie w tyle. Jednak droga do pełnej implementacji jest najeżona wyzwaniami. Należą do nich złożone ramy regulacyjne, takie jak unijny AI Act 8, dylematy etyczne związane z stronniczością algorytmów i odpowiedzialnością za ich decyzje 9, a także dotkliwy niedobór specjalistów.10 Raport ten dostarcza nie tylko analizy korzyści, ale również strategicznych rekomendacji, jak nawigować w tym nowym, złożonym krajobrazie, aby przekuć potencjał AI w realną przewagę konkurencyjną.

Rozdział 1: Nowy Paradygmat w Odkrywaniu Leków: R&D w Erze AI

Tradycyjny model badań i rozwoju w farmacji, charakteryzujący się dekadami pracy, miliardowymi inwestycjami i wysokim wskaźnikiem niepowodzeń, ulega fundamentalnej przebudowie. Sztuczna inteligencja, a w szczególności jej generatywne odnogi, wprowadza nowy paradygmat, w którym szybkość, precyzja i zdolność do analizy ogromnych zbiorów danych stają się kluczowymi czynnikami sukcesu.

Dekodowanie Języka Biologii: Jak Generatywna AI Projektuje Cząsteczki Przyszłości

U podstaw rewolucji leży zmiana perspektywy: postrzeganie biologii i chemii jako systemów językowych. DNA to sekwencja składająca się z 3 miliardów liter, białka mają swój alfabet 20 aminokwasów, a cząsteczki chemiczne podlegają regułom „gramatyki molekularnej”, która określa, jak atomy i podstruktury łączą się w stabilne związki.3 Generatywna sztuczna inteligencja, w tym duże modele językowe (LLM) i generatywne sieci przeciwstawne (GAN), uczy się tych złożonych „języków”. Dzięki temu jest w stanie nie tylko rozumieć istniejące struktury, ale także tworzyć (de novo) całkowicie nowe cząsteczki o pożądanych właściwościach terapeutycznych.2

Zdolność AI do eksploracji ogromnej przestrzeni chemicznej jest praktycznie nieograniczona i niemożliwa do osiągnięcia tradycyjnymi metodami. Algorytmy mogą w krótkim czasie wygenerować i ocenić tysiące, a nawet miliony potencjalnych kandydatów na leki.3 Ilustracją tego potencjału jest współpraca firm NVIDIA i Recursion Pharmaceuticals, w ramach której w ciągu zaledwie jednego tygodnia zbadano 2.8 biliona kombinacji małych cząsteczek i celów terapeutycznych – zadanie, które tradycyjnymi metodami zajęłoby około 100 000 lat.3

Jednakże ta potężna zdolność generatywna niesie ze sobą nowe wyzwania. Jednym z nich jest zjawisko „halucynacji” modeli AI, które mogą projektować cząsteczki wyglądające na prawidłowe, ale w rzeczywistości niestabilne chemicznie lub pozbawione znaczenia biologicznego. Wymaga to wdrożenia rygorystycznych procesów walidacji, aby oddzielić obiecujące, syntetyzowalne związki od teoretycznych konstruktów.3

Od Hipotezy do Kandydata: Przyspieszenie Identyfikacji Celów Terapeutycznych i Walidacji

Zanim powstanie lek, naukowcy muszą zidentyfikować cel molekularny w organizmie (np. białko), którego modyfikacja może powstrzymać chorobę. Sztuczna inteligencja radykalnie przyspiesza ten proces, analizując w niespotykanej dotąd skali zbiory danych biologicznych – genomicznych, proteomicznych i transkryptomicznych, pochodzących m.in. z sekwencjonowania nowej generacji (NGS).12 Algorytmy potrafią odkrywać złożone, nieliniowe zależności między genami, białkami a stanami chorobowymi, które mogłyby pozostać niezauważone przez ludzkich badaczy.6

Kluczową rolę odgrywa tu również przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Systemy AI „czytają” i analizują setki tysięcy publikacji naukowych, patentów i zapisów z badań klinicznych, aby wyodrębnić ukryte powiązania i szybciej walidować nowe hipotezy terapeutyczne.14 Co więcej, AI jest nieocenionym narzędziem do identyfikacji biomarkerów – mierzalnych wskaźników, które są kluczowe dla rozwoju medycyny precyzyjnej. Identyfikacja biomarkerów pozwala na wczesne profilowanie pacjentów i projektowanie leków skutecznych w konkretnych, zdefiniowanych genetycznie subpopulacjach.1

In Silico Zastępuje In Vitro: Modelowanie Predykcyjne i Symulacje Zmniejszające Ryzyko Niepowodzenia

Jednym z największych kosztów w R&D jest wysoki wskaźnik niepowodzeń kandydatów na leki w fazie przedklinicznej i klinicznej. AI pozwala znacząco zredukować to ryzyko poprzez zaawansowane modelowanie predykcyjne i symulacje in silico (komputerowe). Zamiast od razu przechodzić do kosztownych i czasochłonnych badań laboratoryjnych (in vitro), badacze mogą najpierw ocenić potencjał tysięcy związków w wirtualnym środowisku. Algorytmy przewidują kluczowe właściwości farmakokinetyczne i farmakodynamiczne (ADMET – wchłanianie, dystrybucja, metabolizm, wydalanie, toksyczność).13

Symulacje komputerowe pozwalają modelować interakcje między kandydatem na lek a jego celem białkowym, przewidywać jego skuteczność terapeutyczną oraz potencjalne działania niepożądane.1 Dzięki temu naukowcy mogą skupić swoje zasoby wyłącznie na najbardziej obiecujących cząsteczkach, które mają największe szanse na sukces w dalszych etapach badań. Takie podejście nie tylko drastycznie obniża koszty, ale także oszczędza zasoby, które byłyby marnowane na testowanie związków o niskim potencjale terapeutycznym.13

Studia Przypadków Przełomu

Teoretyczne możliwości AI znajdują już potwierdzenie w realnych sukcesach, które zmieniają postrzeganie całego przemysłu farmaceutycznego.

Insilico Medicine i INS018_055: Skrócenie Cyklu Rozwoju z Lat do Miesięcy

Firma Insilico Medicine stała się symbolem nowej ery w farmacji. Wykorzystując swoją platformę AI, firma zidentyfikowała nowy cel terapeutyczny (białko TNIK) w leczeniu idiopatycznego włóknienia płuc (IPF), a następnie zaprojektowała całkowicie nową, małocząsteczkową substancję czynną o nazwie kodowej INS018_055.16 Cały proces od odkrycia celu do nominacji kandydata do badań przedklinicznych zajął zaledwie 18 miesięcy 17, a od początkowej koncepcji do rozpoczęcia fazy I badań klinicznych około 30 miesięcy. W tradycyjnym modelu taki proces trwa średnio 6 lat.4

Ten sukces był poprzedzony kluczowym dowodem słuszności koncepcji (proof-of-concept) z 2019 roku, kiedy to Insilico zademonstrowało, że jest w stanie zaprojektować, zsyntetyzować i zweryfikować nową cząsteczkę w zaledwie 46 dni, co było kamieniem milowym dla całej branży.4 Co najważniejsze, lek INS018_055 pomyślnie zakończył badania fazy I i wszedł w fazę II badań klinicznych, stając się pierwszym w historii lekiem w pełni zaprojektowanym przez AI, który osiągnął ten zaawansowany etap rozwoju.18

Odkrycie Abaucyny: Walka z Superbakteriami w Półtorej Godziny

Innym spektakularnym przykładem jest odkrycie abaucyny, potencjalnego nowego antybiotyku do walki z Acinetobacter baumannii – superbakterią uznaną przez Światową Organizację Zdrowia za jedno z największych zagrożeń dla ludzkości.21 Naukowcy wykorzystali algorytm AI do przeanalizowania tysięcy znanych związków chemicznych. W zaledwie półtorej godziny system zidentyfikował 240 potencjalnych kandydatów, zadanie, które manualnie byłoby niezwykle trudne i czasochłonne.21 Dalsze testy laboratoryjne pozwoliły wyłonić z tej listy abaucynę, która w modelach mysich okazała się skuteczna w zwalczaniu infekcji, otwierając drogę do rozwoju nowej klasy antybiotyków.21

Wkład DeepMind (AlphaFold) i Innych Liderów

Nie można pominąć fundamentalnego wkładu firmy DeepMind (należącej do Google), której narzędzie AlphaFold zrewolucjonizowało biologię strukturalną. Przewidując z niezwykłą dokładnością trójwymiarowe struktury niemal wszystkich znanych nauce białek, AlphaFold dostarczył badaczom bezcennego narzędzia do zrozumienia mechanizmów chorób i projektowania leków, które precyzyjnie celują w określone struktury białkowe.1 Inne firmy, takie jak Atomwise, wykorzystują głębokie sieci neuronowe do przeszukiwania ogromnych bibliotek chemicznych w poszukiwaniu potencjalnych leków, jeszcze bardziej przyspieszając wczesne fazy odkrywcze.1

Sukcesy firm takich jak Insilico Medicine dowodzą, że przewaga konkurencyjna w R&D przesuwa się z posiadania ogromnych zasobów laboratoryjnych i ludzkich w stronę posiadania wysokiej jakości, zintegrowanych danych i zaawansowanych, autorskich platform AI. Tradycyjny, niezwykle kosztowny model badań faworyzował gigantów farmaceutycznych.16 Tymczasem zwinne firmy biotechnologiczne, natywnie wykorzystujące AI, pokazują, że mogą osiągać kluczowe kamienie milowe w ułamku czasu i kosztów.16 Oznacza to, że kluczowym aktywem staje się nie infrastruktura fizyczna, ale cyfrowa: zwalidowane zbiory danych, potężne modele AI i zautomatyzowane platformy.4 W konsekwencji, strategie fuzji i przejęć dużych koncernów farmaceutycznych mogą ewoluować od kupowania pojedynczych obiecujących leków do przejmowania całych platform technologicznych AI, aby zapewnić sobie długoterminową przewagę innowacyjną.4

Co więcej, sztuczna inteligencja tworzy zupełnie nowy rynek dla „recyklingu” danych. Około 90% badań klinicznych kończy się niepowodzeniem, a generowane w nich dane były dotychczas traktowane jako koszt utopiony.16 Jednak dla modeli AI, te „negatywne” dane są bezcennym źródłem informacji o tym, dlaczego leki zawodzą, jakie są wzorce toksyczności i jakie interakcje biologiczne umknęły uwadze badaczy.6 To stwarza możliwość powstania nowych modeli biznesowych, w których firmy mogą licencjonować lub sprzedawać swoje archiwalne, zanonimizowane dane kliniczne firmom specjalizującym się w AI, efektywnie przekształcając porażkę w cenne aktywa.

Rozdział 2: Transformacja Badań Klinicznych: Efektywność, Precyzja i Orientacja na Pacjenta

Badania kliniczne, stanowiące najdłuższy i najkosztowny etap rozwoju leku, przechodzą głęboką transformację dzięki sztucznej inteligencji. AI automatyzuje żmudne procesy, zwiększa precyzję i stawia pacjenta w centrum, co prowadzi do bardziej efektywnych, szybszych i bardziej inkluzywnych badań.

Inteligentna Rekrutacja: Automatyzacja Doboru Pacjentów i Redukcja Opóźnień

Rekrutacja odpowiednich pacjentów jest tradycyjnie procesem manualnym, czasochłonnym i uznawanym za główną przyczynę opóźnień w badaniach klinicznych.5 Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje ten obszar, automatyzując proces doboru. Algorytmy analizują ogromne zbiory danych z różnych źródeł, takich jak Elektroniczna Dokumentacja Medyczna (EMR), portale pacjentów czy dane genetyczne, aby w ciągu minut zidentyfikować kandydatów spełniających skomplikowane kryteria.5

Wykorzystanie technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) pozwala systemom AI na analizę danych niestrukturyzowanych, takich jak notatki lekarskie czy opisy badań obrazowych. Dzięki temu możliwe jest znacznie precyzyjniejsze dopasowanie pacjentów do złożonych kryteriów włączenia i wykluczenia, co nie tylko przyspiesza rekrutację, ale także maksymalizuje szanse na powodzenie badania poprzez dobór odpowiednich uczestników.5

Optymalizacja Projektu i Przebiegu Badań: Mniejsze Kohorty, Lepsze Wyniki

Sztuczna inteligencja nie tylko pomaga znaleźć pacjentów, ale także optymalizuje sam projekt badania. Analizując dane z tysięcy wcześniejszych badań klinicznych, algorytmy mogą identyfikować wzorce i czynniki wpływające na sukces lub porażkę, co pozwala na projektowanie bardziej efektywnych protokołów badawczych.13

Dzięki precyzyjnemu doborowi pacjentów, na przykład na podstawie specyficznych biomarkerów genetycznych, możliwe staje się prowadzenie badań na mniejszych, ale bardziej jednorodnych grupach. To z kolei obniża koszty, skraca czas potrzebny na uzyskanie istotnych statystycznie wyników i zwiększa prawdopodobieństwo wykazania skuteczności leku.28 Co więcej, AI wspiera tworzenie tzw. „syntetycznych ramion kontrolnych”, gdzie dane historyczne pacjentów o podobnym profilu są wykorzystywane jako grupa porównawcza. W niektórych przypadkach może to zredukować potrzebę stosowania placebo, co zwiększa atrakcyjność badania dla pacjentów i rozwiązuje pewne dylematy etyczne.

Ciągły Monitoring i Analiza Danych w Czasie Rzeczywistym

Tradycyjnie, analiza danych z badań klinicznych odbywała się głównie po ich zakończeniu. AI umożliwia monitorowanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na znacznie szybsze podejmowanie kluczowych decyzji.2 Systemy mogą na bieżąco śledzić parametry skuteczności i bezpieczeństwa, wczesne wykrywanie pozytywnych sygnałów lub niepokojących zdarzeń niepożądanych.

Ponadto, algorytmy AI odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu integralności danych. Mogą automatycznie monitorować napływające informacje pod kątem anomalii, brakujących wartości czy potencjalnych błędów, co znacząco poprawia jakość i wiarygodność końcowych wyników badania.6

Zdecentralizowane Badania Kliniczne Napędzane przez AI i Urządzenia Noszone

Nowym, dynamicznie rozwijającym się modelem są zdecentralizowane badania kliniczne (DCTs), w których pacjenci mogą uczestniczyć bez konieczności częstych wizyt w ośrodku badawczym. Fundamentem tego podejścia jest technologia, w której AI odgrywa centralną rolę. Urządzenia noszone (zegarki, opaski, czujniki) zbierają w sposób ciągły dane o parametrach życiowych pacjenta, takich jak puls, saturacja, jakość snu czy aktywność fizyczna.28

Strumienie tych danych są następnie analizowane przez algorytmy AI, które dostarczają badaczom stałego wglądu w stan zdrowia uczestników w ich naturalnym środowisku. Pozwala to na wczesne wykrywanie subtelnych zmian i szybkie reagowanie na ewentualne problemy zdrowotne, co zwiększa bezpieczeństwo pacjentów.28 Połączenie urządzeń noszonych, telemedycyny i analityki AI tworzy bardziej elastyczny, zorientowany na pacjenta i efektywny model prowadzenia badań.

Automatyzując i rozszerzając proces rekrutacji, AI przełamuje bariery geograficzne i socjoekonomiczne, potencjalnie prowadząc do bardziej zróżnicowanych i reprezentatywnych populacji badawczych. Tradycyjna rekrutacja często zależy od bliskości dużych ośrodków akademickich, co ogranicza dostęp dla pacjentów z obszarów wiejskich lub o niższym statusie ekonomicznym. AI może analizować dane EMR z szerokiej sieci placówek medycznych, identyfikując kandydatów niezależnie od ich lokalizacji.5 W połączeniu z badaniami zdecentralizowanymi, gdzie pacjenci mogą uczestniczyć w badaniach z domu, eliminuje to koszty i obciążenie związane z podróżami.29 Skutkiem jest nie tylko szybsza rekrutacja, ale także dane, które lepiej odzwierciedlają realną populację, co zwiększa zewnętrzną trafność wyników badań.

Jednocześnie następuje przesunięcie roli personelu badawczego. Sztuczna inteligencja automatyzuje żmudne, administracyjne zadania, takie jak przeglądanie dokumentacji czy wprowadzanie danych, które pochłaniają znaczną część czasu w badaniach klinicznych.5 To pozwala wysoko wykwalifikowanemu personelowi klinicznemu – lekarzom i pielęgniarkom – skupić się na zadaniach o wyższej wartości: bezpośredniej opiece nad pacjentem, interpretacji złożonych przypadków medycznych i strategicznym nadzorze nad przebiegiem badania.28 W dłuższej perspektywie zmienia to profil kompetencji wymaganych od personelu badawczego, kładąc mniejszy nacisk na zadania administracyjne, a większy na umiejętności analityczne, nadzór nad systemami AI i zaawansowaną opiekę kliniczną.

Rozdział 3: Wymierny Wpływ na Model Biznesowy: Analiza Kosztów i Wskaźników Sukcesu

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym to nie tylko postęp technologiczny, ale przede wszystkim fundamentalna zmiana modelu biznesowego, która przekłada się na wymierne korzyści finansowe. Analiza danych z wiodących firm konsultingowych i studiów przypadków ukazuje skalę tej transformacji, od redukcji kosztów po poprawę kluczowych wskaźników sukcesu.

Kwantyfikacja Oszczędności: Analiza Danych z Raportów McKinsey, Accenture i PwC

Wiodące firmy analityczne i konsultingowe dostarczają twardych danych potwierdzających ogromny potencjał ekonomiczny AI w farmacji.

• McKinsey & Company szacuje, że sama generatywna sztuczna inteligencja może uwolnić od 60 do 110 miliardów dolarów wartości ekonomicznej rocznie w sektorze farmaceutycznym i medycznym.3 Raporty tej firmy wskazują również, że automatyzacja badań klinicznych może obniżyć ich koszty nawet o 25%, a ogólne zastosowanie AI w firmach farmaceutycznych może przynieść wzrost efektywności operacyjnej sięgający 30%.2
• Accenture w swoich analizach idzie jeszcze dalej, prognozując, że AI może skrócić czas potrzebny na opracowanie nowych leków o 50%. W obszarze medycyny precyzyjnej, wykorzystanie AI może przyczynić się do poprawy rezultatów terapeutycznych o 40% przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów leczenia o 25%.2
• Inne analizy rynkowe potwierdzają te trendy. Przewiduje się, że zastosowanie AI w rozwoju leków może doprowadzić do wprowadzenia na rynek 50 nowych terapii i wygenerowania dodatkowych 50 miliardów dolarów przychodów w ciągu najbliższej dekady.7

Skrócenie Czasu do Wprowadzenia na Rynek: Przewaga Konkurencyjna i Szybszy Zwrot z Inwestycji

Czas to pieniądz – to powiedzenie nigdzie nie jest tak prawdziwe, jak w przemyśle farmaceutycznym. Tradycyjny cykl rozwoju nowego leku, od pomysłu do aptecznej półki, trwa średnio od 10 do 15 lat.1 Sztuczna inteligencja, poprzez optymalizację niemal każdego etapu tego procesu, ma potencjał, aby skrócić ten czas do 5-7 lat 1, co stanowi redukcję o 30-50%.1

Każdy dzień opóźnienia we wprowadzeniu leku na rynek to milionowe straty w potencjalnych przychodach. Przyspieszenie tego procesu dzięki AI bezpośrednio przekłada się na szybszy zwrot z ogromnych inwestycji w R&D (często przekraczających 2 miliardy dolarów na jeden lek 16) oraz, co kluczowe, na dłuższy okres rynkowej wyłączności w ramach ochrony patentowej. Przykład firmy Insilico Medicine, która skróciła wczesne fazy rozwoju z lat do zaledwie 18 miesięcy, pokazuje, jak drastyczna może być ta kompresja czasu.17

Tabela 1: Porównanie Metryk Rozwoju Leku: Model Tradycyjny vs. Wspomagany przez AI

Złamanie „Prawa Erooma”: Jak AI Odwraca Trend Rosnących Kosztów R&D

Od dekad przemysł farmaceutyczny zmaga się z tzw. „Prawem Erooma” (prawo Moore’a pisane od tyłu). Opisuje ono paradoksalną obserwację, że pomimo ogromnego postępu technologicznego, koszt odkrycia i opracowania nowego leku podwaja się co około 9 lat. Główną przyczyną tego zjawiska jest niezwykle wysoki wskaźnik niepowodzeń – około 90% kandydatów na leki, którzy wchodzą do badań klinicznych, nigdy nie trafia na rynek.16

Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby odwrócić ten niekorzystny trend. Dzieje się to na dwa sposoby: po pierwsze, poprzez fundamentalną poprawę wskaźników sukcesu. Lepsza identyfikacja celów, projektowanie bezpieczniejszych cząsteczek i precyzyjniejszy dobór pacjentów do badań klinicznych sprawiają, że do zaawansowanych i najdroższych faz rozwoju trafiają kandydaci o znacznie większym prawdopodobieństwie powodzenia.13 Nawet niewielka poprawa wskaźnika sukcesu z 10% do np. 15% generuje ogromne oszczędności w skali całego portfolio badawczego firmy. Po drugie, AI redukuje koszty na każdym etapie, co dodatkowo zmienia ekonomię R&D.12

Repurposing Leków: Nowe Zastosowania dla Istniejących Terapii jako Źródło Wartości

AI otwiera również nowe możliwości w zakresie „repurposingu”, czyli znajdowania nowych zastosowań terapeutycznych dla już zatwierdzonych i obecnych na rynku leków. Algorytmy analizują ogromne zbiory danych biologicznych, klinicznych i literaturowych, aby identyfikować nieoczywiste powiązania między istniejącymi lekami a innymi chorobami.13

Jest to strategia o znacznie niższym ryzyku, koszcie i krótszym czasie realizacji, ponieważ profile bezpieczeństwa tych leków są już dobrze znane, co eliminuje potrzebę prowadzenia wielu kosztownych badań od zera.13 Dobrym przykładem jest okres pandemii COVID-19, kiedy to systemy AI pomogły szybko zidentyfikować istniejące leki, takie jak te stosowane w reumatoidalnym zapaleniu stawów, jako potencjalnie skuteczne w leczeniu ciężkich przypadków infekcji koronawirusem.14

Ta zmiana w ekonomii R&D wpływa na kalkulację ryzyka inwestycyjnego w biotechnologii. Tradycyjnie, inwestycje w tej dziedzinie były obarczone bardzo wysokim ryzykiem ze względu na długi horyzont czasowy i niski wskaźnik sukcesu. Sztuczna inteligencja, skracając harmonogramy i zwiększając prawdopodobieństwo powodzenia, może sprawić, że inwestycje te staną się bardziej przewidywalne i atrakcyjne dla szerszego grona inwestorów. Zamiast binarnego modelu, gdzie jeden lek typu „blockbuster” musi pokryć straty z wielu nieudanych projektów 16, AI wprowadza model bardziej stopniowy i zarządzalny. To może prowadzić do napływu kapitału do firm biotechnologicznych na wcześniejszych etapach rozwoju i powstania nowych modeli finansowania opartych na metrykach postępu generowanych przez AI.

Rozdział 4: Medycyna Personalizowana: Terapie Szyte na Miarę

Era medycyny „jeden rozmiar dla wszystkich” dobiega końca. Sztuczna inteligencja jest motorem napędowym medycyny personalizowanej, umożliwiając tworzenie terapii dostosowanych do unikalnego profilu genetycznego, biologicznego i behawioralnego każdego pacjenta. Prowadzi to do znacznie większej skuteczności leczenia i minimalizacji ryzyka działań niepożądanych.

Farmakogenomika i AI: Przewidywanie Indywidualnej Odpowiedzi na Leczenie

Farmakogenomika to dziedzina nauki badająca, jak wariacje w genach wpływają na indywidualną odpowiedź organizmu na leki.30 Złożoność ludzkiego genomu sprawia, że analiza tych zależności jest niezwykle trudna bez zaawansowanych narzędzi obliczeniowych. Sztuczna inteligencja jest kluczowa do przetwarzania i interpretacji ogromnych zbiorów danych genomicznych.31

Algorytmy AI analizują dane genetyczne pacjenta, takie jak polimorfizmy w genach kodujących enzymy metabolizujące leki (np. z rodziny CYP450), i korelują je z danymi klinicznymi oraz behawioralnymi.6 Na tej podstawie, modele uczenia maszynowego, takie jak lasy losowe (Random Forest) czy maszyny wektorów nośnych (SVM), tworzą precyzyjne profile pacjentów. Pozwalają one z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć, którzy pacjenci najlepiej zareagują na daną terapię, u których będzie ona nieskuteczna, a u których mogą wystąpić groźne działania niepożądane.31

Zindywidualizowane Schematy Terapeutyczne w Onkologii, Kardiologii i Chorobach Rzadkich

Potencjał medycyny personalizowanej napędzanej przez AI jest już realizowany w wielu dziedzinach klinicznych.

• Onkologia: To obszar, w którym personalizacja jest najbardziej zaawansowana. AI analizuje kompleksowy profil genetyczny guza nowotworowego, identyfikując mutacje, które mogą być celem dla specyficznych terapii celowanych lub immunoterapii. Systemy takie jak IBM Watson for Oncology, analizując dane pacjenta i porównując je z ogromną bazą wiedzy medycznej, pomagają onkologom w wyborze optymalnego schematu leczenia.1
• Kardiologia: Sztuczna inteligencja umożliwia indywidualizację terapii farmakologicznej na podstawie danych z ciągłego monitorowania rytmu serca, np. za pomocą urządzeń noszonych. Algorytmy mogą przewidywać ryzyko zdarzeń sercowych i sugerować dostosowanie leczenia w czasie rzeczywistym.1
• Psychiatria: Dobór skutecznego leku psychotropowego jest często procesem długotrwałych prób i błędów. AI, analizując dane genetyczne i kliniczne, pomaga przewidzieć odpowiedź pacjenta na różne antydepresanty czy leki przeciwpsychotyczne, skracając czas do osiągnięcia poprawy klinicznej.31
• Choroby rzadkie: W przypadku chorób rzadkich, gdzie doświadczenie pojedynczego lekarza jest z natury ograniczone, AI staje się nieocenionym narzędziem. Analizując dane z globalnych rejestrów, systemy AI mogą pomóc w postawieniu prawidłowej diagnozy i zasugerować potencjalnie skuteczne, często niestandardowe terapie.36

Analiza Danych ze Świata Rzeczywistego (Real-World Evidence) w Celu Optymalizacji Terapii

Tradycyjnie, skuteczność leków oceniana jest w ściśle kontrolowanych warunkach badań klinicznych, na wyselekcjonowanych grupach pacjentów. AI pozwala na analizę danych ze świata rzeczywistego (Real-World Evidence, RWE), pochodzących z EMR, roszczeń ubezpieczeniowych, aplikacji mobilnych i urządzeń noszonych. Daje to wgląd w to, jak lek działa w zróżnicowanej, realnej populacji pacjentów.1

Algorytmy AI analizują te ogromne i niejednorodne zbiory danych, aby ocenić długoterminową skuteczność i bezpieczeństwo terapii, identyfikować nieznane wcześniej interakcje lekowe oraz porównywać efektywność różnych strategii leczenia. Pozwala to na ciągłą optymalizację oficjalnych zaleceń terapeutycznych i wytycznych klinicznych. Dzięki AI, proces aktualizacji tej wiedzy, który tradycyjnie trwał latami, może być skrócony do kilku miesięcy, zapewniając pacjentom dostęp do najbardziej aktualnych i skutecznych metod leczenia.14

Rozdział 5: Inteligentna Produkcja i Odporny Łańcuch Dostaw

Wpływ sztucznej inteligencji wykracza daleko poza laboratoria badawcze, rewolucjonizując również fizyczne aspekty przemysłu farmaceutycznego: produkcję i logistykę. Wdrożenie inteligentnych systemów prowadzi do zwiększenia efektywności, poprawy jakości i budowy bardziej odpornych łańcuchów dostaw.

Optymalizacja Procesów Produkcyjnych i Konserwacja Predykcyjna

Nowoczesne zakłady farmaceutyczne generują ogromne ilości danych z czujników umieszczonych na liniach produkcyjnych. Sztuczna inteligencja jest w stanie monitorować te procesy w czasie rzeczywistym, analizując tysiące parametrów jednocześnie. Algorytmy identyfikują wąskie gardła, nieefektywności i sugerują optymalizacje, które prowadzą do zwiększenia wydajności, redukcji kosztów operacyjnych i minimalizacji odpadów produkcyjnych.1

Jednym z najbardziej wartościowych zastosowań jest konserwacja predykcyjna. Zamiast reagować na awarie maszyn lub przeprowadzać regularne, często niepotrzebne przeglądy, systemy AI analizują dane z czujników (wibracje, temperatura, zużycie energii) w celu przewidywania uszkodzeń, zanim one nastąpią. Według analiz rynkowych, takie podejście może zredukować nieplanowane przestoje w produkcji nawet o 50%, co ma kluczowe znaczenie dla utrzymania ciągłości wytwarzania leków.7

Zapewnienie Jakości i Farmakowigilancja Wspierana przez AI

Jakość i bezpieczeństwo są absolutnym priorytetem w produkcji farmaceutycznej. Systemy wizyjnej kontroli jakości oparte na AI automatyzują proces inspekcji produktów na linii produkcyjnej. Potrafią one z precyzją przewyższającą ludzkie oko wykrywać mikroskopijne wady w tabletkach, ampułkach czy opakowaniach, zapewniając, że do pacjentów trafiają wyłącznie produkty najwyższej jakości.

AI odgrywa również coraz większą rolę w farmakowigilancji, czyli procesie monitorowania bezpieczeństwa leków po ich wprowadzeniu na rynek. Algorytmy przeszukują globalne bazy danych o zdarzeniach niepożądanych, literaturę medyczną, a nawet media społecznościowe i fora pacjenckie, aby w czasie rzeczywistym identyfikować potencjalne, nieznane wcześniej sygnały dotyczące skutków ubocznych. Pozwala to na znacznie szybszą reakcję agencji regulacyjnych i producentów w celu ochrony zdrowia publicznego.1

Prognozowanie Popytu i Zarządzanie Zapasami w Czasach Niepewności

Globalne łańcuchy dostaw farmaceutyków są narażone na liczne zakłócenia, od pandemii po niestabilność geopolityczną. Sztuczna inteligencja pomaga budować ich odporność poprzez znacznie precyzyjniejsze prognozowanie popytu. Algorytmy analizują dane historyczne dotyczące sprzedaży, trendy epidemiologiczne, a nawet czynniki demograficzne, aby z dużą dokładnością przewidzieć zapotrzebowanie na konkretne leki w różnych regionach.2

Dokładne prognozy pozwalają na optymalizację zarządzania zapasami. Firmy mogą unikać kosztownych sytuacji, w których brakuje krytycznych leków, a także minimalizować straty finansowe wynikające z przeterminowania się produktów, które zostały wyprodukowane w nadmiarze.15 W efekcie AI przyczynia się do tworzenia bardziej elastycznych, responsywnych i odpornych na kryzysy łańcuchów dostaw, zapewniając pacjentom nieprzerwany dostęp do niezbędnych terapii.15

Rozdział 6: Wyzwania na Drodze do Pełnej Adopcji: Regulacje, Etyka i Technologia

Pomimo ogromnego potencjału, droga do powszechnego wdrożenia sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym jest pełna wyzwań. Bariery te mają charakter prawny, etyczny i technologiczny, a ich przezwyciężenie będzie kluczowe dla pełnego wykorzystania możliwości AI.

Ramy Prawne: Nawigacja w Kontekście AI Act i Ochrony Danych (RODO)

Jednym z największych wyzwań są ewoluujące ramy prawne. W Unii Europejskiej kluczowym dokumentem jest AI Act, który wprowadza klasyfikację systemów AI pod względem ryzyka. Wiele zastosowań AI w medycynie i farmacji, takich jak narzędzia diagnostyczne czy systemy wspierające decyzje terapeutyczne, zostanie prawdopodobnie zaklasyfikowanych jako „systemy wysokiego ryzyka”. Nakłada to na producentów i użytkowników rygorystyczne wymogi dotyczące m.in. certyfikacji, oceny zgodności, solidności technicznej, transparentności działania i zapewnienia nadzoru ludzkiego.8

Równolegle, firmy muszą nawigować w gąszczu przepisów o ochronie danych, na czele z RODO (GDPR). Systemy AI często przetwarzają ogromne ilości wrażliwych danych medycznych, co rodzi konieczność stosowania zaawansowanych technik anonimizacji i pseudonimizacji, a także zapewnienia pełnej zgodności z zasadami prywatności.8 Istnieje realne ryzyko, że złożoność i potencjalna restrykcyjność tych regulacji, jeśli nie zostaną wdrożone w sposób zrównoważony, mogą spowolnić tempo innowacji i zwiększyć koszty rozwoju nowych technologii w Europie.44

Dylematy Etyczne: Stronniczość Algorytmów, Transparentność i Odpowiedzialność

Wdrożenie AI w medycynie rodzi fundamentalne pytania etyczne, które muszą zostać zaadresowane w celu zbudowania zaufania pacjentów i lekarzy.

• Stronniczość (Bias): Algorytmy uczą się na podstawie danych, na których są trenowane. Jeśli te dane są niereprezentatywne – na przykład zdominowane przez jedną grupę etniczną, płeć czy wiek – model AI może nieświadomie utrwalać, a nawet wzmacniać istniejące nierówności w opiece zdrowotnej. Lek zaprojektowany lub przetestowany na podstawie stronniczych danych może okazać się mniej skuteczny lub bardziej toksyczny dla niedostatecznie reprezentowanych populacji.9
• Problem „Czarnej Skrzynki”: Wiele zaawansowanych modeli AI, zwłaszcza głębokich sieci neuronowych, działa na zasadzie „czarnej skrzynki”. Oznacza to, że nawet ich twórcy nie są w stanie w pełni wyjaśnić, na jakiej podstawie algorytm podjął konkretną decyzję. Ten brak transparentności i wyjaśnialności (explicability) stanowi poważną barierę w akceptacji klinicznej, ponieważ lekarze muszą rozumieć i ufać rekomendacjom, które wpływają na życie ich pacjentów.31
• Odpowiedzialność: Kwestia odpowiedzialności prawnej i etycznej za błędy popełnione przez AI pozostaje nierozwiązana. Kto ponosi winę, jeśli system AI postawi błędną diagnozę lub zasugeruje niewłaściwą terapię, która zaszkodzi pacjentowi? Czy odpowiedzialność spoczywa na programistach, firmie, która wdrożyła system, szpitalu, czy może na lekarzu, który oparł się na jego sugestii? Wypracowanie jasnych zasad w tym zakresie jest kluczowe.44

Bariery Wdrożeniowe: Jakość Danych, Niedobór Talentów i Integracja Systemów

Oprócz wyzwań prawnych i etycznych, firmy farmaceutyczne napotykają na fundamentalne bariery operacyjne i technologiczne.

• Jakość Danych: Skuteczność każdego systemu AI jest bezpośrednio uzależniona od jakości danych wejściowych. Zasada „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” (garbage in, garbage out) jest tu bezwzględna. Niespójne, niekompletne lub błędne dane treningowe prowadzą do tworzenia niewiarygodnych i potencjalnie szkodliwych modeli.6
• Niedobór Talentów: Na rynku istnieje ogromny i wciąż rosnący deficyt specjalistów posiadających interdyscyplinarne kompetencje z zakresu AI, uczenia maszynowego, bioinformatyki i nauk medycznych. Raporty wskazują, że aż 69% firm w Polsce ma problem z rekrutacją ekspertów od AI, co stanowi jedną z głównych barier hamujących wdrożenia.10
• Integracja Systemów: Wiele firm farmaceutycznych i placówek medycznych wciąż opiera się na przestarzałych, rozproszonych systemach IT. Integracja nowoczesnych platform AI z tą istniejącą infrastrukturą jest złożonym, kosztownym i czasochłonnym wyzwaniem technicznym.45

Rozdział 7: Perspektywy na Horyzoncie: Prognozy i Kierunki Rozwoju do 2030 Roku

Przyszłość przemysłu farmaceutycznego będzie nierozerwalnie związana z ewolucją sztucznej inteligencji. Trendy technologiczne, zmiany na rynku terapeutycznym i strategiczne decyzje podejmowane dzisiaj zdefiniują krajobraz branży w nadchodzącej dekadzie.

Ewolucja Technologii: Potencjał AI Multimodalnej i Agentowej

Rozwój AI nie zwalnia tempa, a na horyzoncie pojawiają się już kolejne przełomowe technologie, które jeszcze bardziej zintensyfikują jej wpływ na farmację.

• AI Multimodalna: Obecne modele często specjalizują się w analizie jednego typu danych (np. tekst, obraz, dane genomiczne). Przyszłość należy do systemów multimodalnych, które będą w stanie jednocześnie przetwarzać i integrować informacje z wielu różnych źródeł. Taki model będzie mógł stworzyć znacznie bardziej holistyczny i kompletny obraz stanu zdrowia pacjenta, analizując równocześnie jego zdjęcia z rezonansu magnetycznego, profil genomiczny, historię choroby zapisaną w EMR i dane z urządzeń noszonych.51
• AI Agentowa: Kolejnym krokiem ewolucyjnym jest rozwój autonomicznych systemów AI, tzw. agentów. Będą to zaawansowane programy zdolne nie tylko do analizy danych, ale także do samodzielnego planowania i przeprowadzania wirtualnych eksperymentów, formułowania hipotez i projektowania kolejnych kroków badawczych, co jeszcze bardziej przyspieszy cykl odkrywczy.51

Prognozy dla Kluczowych Obszarów Terapeutycznych: Onkologia, Immunologia, Choroby Metaboliczne

Analizy rynkowe wskazują, że do 2030 roku trzy obszary terapeutyczne będą dominować pod względem wzrostu i inwestycji, a rozwój w każdym z nich będzie silnie napędzany przez innowacje wspierane przez AI.35

• Onkologia: Rynek leków onkologicznych ma przekroczyć wartość 377 miliardów dolarów do 2030 roku. Wzrost ten będzie napędzany przez coraz bardziej spersonalizowane terapie celowane, terapie komórkowe (np. CAR-T) i immunoterapie, których projektowanie i dobór dla pacjentów będą w dużej mierze opierać się na analizach AI.35
• Immunologia i Choroby Metaboliczne: Gwałtowny rozwój w tych dziedzinach, napędzany m.in. przez przełomowe leki na otyłość i cukrzycę, będzie kontynuowany. AI odegra kluczową rolę w odkrywaniu nowych mechanizmów chorób autoimmunologicznych i metabolicznych oraz w optymalizacji istniejących i projektowaniu nowych, skuteczniejszych terapii.

Rekomendacje Strategiczne dla Liderów Branży Farmaceutycznej

Aby w pełni wykorzystać potencjał rewolucji AI i uniknąć pozostania w tyle, liderzy branży farmaceutycznej powinni przyjąć proaktywne i strategiczne podejście:

1. Traktowanie AI jako strategicznego filaru, a nie narzędzia IT: Wdrożenie AI musi być integralną częścią strategii biznesowej całej organizacji, a nie jedynie inicjatywą działu IT. Wymaga to zaangażowania i zrozumienia ze strony najwyższej kadry zarządzającej.53
2. Inwestycje w dane jako fundament: Najlepsze algorytmy są bezużyteczne bez wysokiej jakości, dobrze zorganizowanych i zintegrowanych danych. Inwestycje w infrastrukturę danych, ich standaryzację i zarządzanie (data governance) są absolutnym warunkiem wstępnym dla skutecznych wdrożeń AI.
3. Budowanie interdyscyplinarnych zespołów: Sukces w erze AI wymaga przełamywania silosów organizacyjnych. Kluczowe jest tworzenie zwinnych, interdyscyplinarnych zespołów, w których ramię w ramię pracują eksperci od AI, bioinformatycy, chemicy, biolodzy i lekarze.
4. Proaktywne zarządzanie etyką i regulacjami: Zamiast czekać na narzucenie regulacji, firmy powinny proaktywnie rozwijać wewnętrzne ramy etyczne i standardy odpowiedzialnego AI. Budowanie zaufania pacjentów, lekarzy i regulatorów od samego początku jest kluczowe dla długoterminowego sukcesu.
5. Otwartość na nowe modele współpracy: Przewaga konkurencyjna może pochodzić z zewnątrz. Liderzy powinni aktywnie poszukiwać strategicznych partnerstw, a nawet rozważać przejęcia innowacyjnych, mniejszych firm biotechnologicznych specjalizujących się w AI, aby szybko pozyskać unikalne technologie i talenty.12

Transformacja napędzana przez sztuczną inteligencję już się rozpoczęła. Firmy, które podejmą te strategiczne kroki, nie tylko przetrwają, ale będą kształtować przyszłość medycyny, dostarczając pacjentom skuteczniejsze, bezpieczniejsze i bardziej spersonalizowane terapie w rekordowym czasie.

Cytowane prace

1. AI w farmacji – jak sztuczna inteligencja przyspiesza odkrywanie …, otwierano: lipca 1, 2025, https://mobzilla.pl/ai-w-farmacji-jak-sztuczna-inteligencja-przyspiesza-odkrywanie-lekow
2. AI w branży farmaceutycznej – trendy na 2025 rok – Transition Technologies PSC, otwierano: lipca 1, 2025, https://ttpsc.com/pl/blog/trendy-sztucznej-inteligencji-w-branzy-farmaceutycznej-w-2025-roku/
3. Dekodowanie języka cząsteczek: jak generatywna sztuczna …, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.unite.ai/pl/dekodowanie-j%C4%99zyka-cz%C4%85steczek%2C-w-jaki-spos%C3%B3b-generatywna-sztuczna-inteligencja-przyspiesza-odkrywanie-lek%C3%B3w/
4. Insight Into Insilico: The Leap, Dilemma and Breakthrough of the AI Pharmaceutical Star Company | News, otwierano: lipca 1, 2025, https://hyper.ai/en/news/30774
5. Rola AI w ulepszaniu badań przesiewowych … – AutoCruitment, otwierano: lipca 1, 2025, https://autocruitment.com/pl/rola-sztucznej-inteligencji-w-ulepszaniu-bada%C5%84-przesiewowych-pacjent%C3%B3w-w-badaniach-klinicznych/
6. Zastosowanie AI w przemyśle farmaceutycznym w kontekście … – ITwiz, otwierano: lipca 1, 2025, https://itwiz.pl/zastosowanie-ai-w-przemysle-farmaceutycznym-w-kontekscie-standardow-gamp5/
7. Sztuczna inteligencja (AI) w przemyśle – Prognozy rynkowe i perspektywy na lata 2024-2033, otwierano: lipca 1, 2025, https://ksmvision.com/pl/sztuczna-inteligencja-ai-w-przemysle-prognozy-rynkowe-i-perspektywy-na-lata-2024-2033/
8. Wdrożenie AI Act w przemyśle farmaceutycznym, otwierano: lipca 1, 2025, https://przemyslfarmaceutyczny.pl/artykul/wdrozenie-ai-act-w-przemysle-farmaceutycznym/
9. Etyka w AI – równoważąc innowacyjność i odpowiedzialność w IT – WEBSENSA, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.websensa.com/blog-pl/etyka-w-ai-innowacyjnosc-a-odpowiedzialnosc
10. Raport: Gotowi na sztuczną inteligencję – PwC Polska, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.pwc.pl/pl/publikacje/gotowi-na-sztuczna-inteligencje-raport.html
11. Sztuczna inteligencja w przemyśle farmaceutycznym – Unite.AI, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.unite.ai/pl/ai-w-bran%C5%BCy-farmaceutycznej/
12. Poznaj rolę sztucznej Inteligencji w branży farmaceutycznej, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.wavemed.eu/pl/blog/sztuczna-inteligencja-w-branzy-farmaceutycznej
13. Sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków: Rewolucja w przyszłości …, otwierano: lipca 1, 2025, https://innowise.com/pl/blog/ai-in-drug-discovery/
14. Jak sztuczna inteligencja zmienia proces odkrywania leków? – Univio, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.univio.com/pl/blog/jak-sztuczna-inteligencja-zmienia-proces-odkrywania-lekow/
15. Sztuczna inteligencja w medycynie / Przykłady – Univio, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.univio.com/pl/blog/sztuczna-inteligencja-w-medycynie-przyklady/
16. Transformacyjna rola sztucznej inteligencji w odkrywaniu i opracowywaniu leków – Neuron.expert, otwierano: lipca 1, 2025, https://neuron.expert/news/how-ai-uncovers-new-ways-to-tackle-difficult-diseases/10249/pl/
17. (PDF) A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/378829816_A_small-molecule_TNIK_inhibitor_targets_fibrosis_in_preclinical_and_clinical_models
18. In a First, an AI-Designed Drug Is Being Tested in Humans to See if It Actually Works, otwierano: lipca 1, 2025, https://singularityhub.com/2023/06/28/a-drug-designed-entirely-by-ai-is-starting-its-first-human-trials/
19. Generative AI in Modern Healthcare: – IGI Global, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.igi-global.com/viewtitle.aspx?TitleId=365862&isxn=9798369370513
20. Odkrywanie leków oparte na sztucznej inteligencji osiąga kamień milowy dzięki sukcesowi fazy IIa firmy Insilico Medicine w leczeniu włóknienia płuc – Unite.AI, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.unite.ai/pl/Odkrywanie-lek%C3%B3w-oparte-na-sztucznej-inteligencji-osi%C4%85ga-kamie%C5%84-milowy-dzi%C4%99ki-sukcesowi-fazy-IIa-lek%C3%B3w-Insilico-w-leczeniu-zw%C5%82%C3%B3knienia-p%C5%82uc/
21. AI w białym fartuchu. Sztuczna inteligencja i nowe leki. Jak jest i jak będzie wykorzystywana w Polsce, Europie i na świecie? – Aptekarski.com, otwierano: lipca 1, 2025, https://aptekarski.com/artykul/ai-w-bialym-fartuchu-sztuczna-inteligencja-i-nowe-leki-jak-jest-i-jak-bedzie-wykorzystywana-w-polsce-europie-i-na-swiecie
22. Artificial intelligence combats lethal superbug, new antibiotic discovered – Labiotech, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.labiotech.eu/trends-news/artificial-intelligence-combats-superbug/
23. Invention of this superbug killing antibiotic shows how AI aids drug discovery – IndiaAI, otwierano: lipca 1, 2025, https://indiaai.gov.in/article/invention-of-this-superbug-killing-antibiotic-shows-how-ai-aids-drug-discovery
24. How AI is shaping clinical research and trials – Labiotech, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.labiotech.eu/in-depth/ai-clinical-research/
25. Recent Advancements in AI: A Comprehensive Overview – Jenny Kraft, otwierano: lipca 1, 2025, https://jennykraft.de/deep-research/recent-advancements-in-ai
26. Prognozy na 2024 rok: Rewolucja AI w produkcji leków oraz finansach w walce z ransomware – MobileTrends, otwierano: lipca 1, 2025, https://mobiletrends.pl/prognozy-na-2024-rok-rewolucja-ai-w-produkcji-lekow-oraz-finansach-w-walce-z-ransomware/
27. Drug Sensitivity Prediction From Cell Line-Based Pharmacogenomics Data: Guidelines for Developing Machine Learning Models | bioRxiv, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.04.09.439076v1.full-text
28. Usprawnienie zarządzania danymi i monitorowania pacjentów dzięki AI – WebMakers, otwierano: lipca 1, 2025, https://webmakers.expert/blog/usprawnienie-zarzadzania-danymi-i-monitorowania-pacjentow-dzieki-ai
29. INNOWACJE I WYZWANIA W BADANIACH KLINICZNYCH – ASPEKTY PRAWNE, otwierano: lipca 1, 2025, https://dlblegal.pl/innowacje-i-wyzwania-w-badaniach-klinicznych-aspekty-prawne/
30. PHARMACOGENOMICS AND PERSONALIZED MEDICINE: ADVANCING TAILORED THERAPIES FOR IMPROVED HEALTHCARE | INTERNATIONAL JOURNAL OF PHARMACEUTICAL SCIENCES AND RESEARCH, otwierano: lipca 1, 2025, https://ijpsr.com/bft-article/pharmacogenomics-and-personalized-medicine-advancing-tailored-therapies-for-improved-healthcare/?view=fulltext
31. Machine Learning and Pharmacogenomics at the Time of Precision Psychiatry – PMC, otwierano: lipca 1, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10616924/
32. Editorial: The Potential of Machine Learning in Pharmacogenetics, Pharmacogenomics and Pharmacoepidemiology – ResearchGate, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/360765017_Editorial_The_Potential_of_Machine_Learning_in_Pharmacogenetics_Pharmacogenomics_and_Pharmacoepidemiology
33. Zastosowanie AI w przemyśle medycznym: czy to już ten moment, kiedy algorytmy ustalają składy leków? – Zwrotnik Raka, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.zwrotnikraka.pl/zastosowanie-ai-w-przemysle-medycznym/
34. Machine Learning in Healthcare – PMC, otwierano: lipca 1, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8822225/
35. Przyszłość Farmacji 2030: AI, Łańcuch Dostaw i Najlepsze Terapie, otwierano: lipca 1, 2025, https://pharmaoffer.com/pl/blog/the-future-of-pharma-therapy-areas-ai-supply-chains/
36. Sztuczna inteligencja w diagnostyce medycznej – przykłady i skuteczność – Kliniki.pl, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.kliniki.pl/wiedza/sztuczna-inteligencja-w-diagnostyce-medycznej-przyklady-i-skutecznosc/
37. AI w produkcji i logistyce – Eventis.pl, otwierano: lipca 1, 2025, https://eventis.pl/szkolenie/ai-w-produkcji-i-logistyce-96195-id608
38. Studia przypadków w transformacji automatyzacji procesów AI w różnych sektorach, otwierano: lipca 1, 2025, https://future-code.dev/blog/studia-przypadkow-w-transformacji-automatyzacji-procesow-ai-w-roznych-sektorach/
39. Na czym polega wykorzystanie AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw? – SAP, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.sap.com/poland/resources/ai-in-supply-chain-management
40. Sztuczna inteligencja w aptekach – jest się czego bać? – mgr.farm, otwierano: lipca 1, 2025, https://mgr.farm/aktualnosci/sztuczna-inteligencja-w-aptekach-jest-sie-czego-bac/
41. Sztuczna inteligencja w logistyce – jakie przynosi korzyści? – AsstrA Polska, otwierano: lipca 1, 2025, https://asstra.pl/blog/sztuczna-inteligencja-w-logistyce-korzysci/
42. Etyka AI – regulacje prawne a potencjał sztucznej inteligencji – WEBSENSA, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.websensa.com/beyond-ai/etyka-ai-regulacje-prawne-a-potencjal-sztucznej-inteligencji
43. Czym jest etyka AI? Rola etyki w sztucznej inteligencji | SAP, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.sap.com/poland/resources/what-is-ai-ethics
44. Gawrońska: Do stosowania sztucznej inteligencji w medycynie niezbędne są precyzyjne przepisy – Prawo.pl, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.prawo.pl/zdrowie/sztuczna-inteligencja-w-medycynie-wyzwania-dla-polski,529156.html
45. Przyszłość leków pisana cyframi: jak technologia zmienia oblicze farmacji -, otwierano: lipca 1, 2025, https://cyfrowa-gospodarka.gazetaprawna.pl/nauka-i-technologie/9761220,przyszlosc-lekow-pisana-cyframi-jak-technologia-zmienia-oblicze-farma.html
46. Znaczenie etyki w projektowaniu AI – Dlaczego odpowiedzialne tworzenie i wdrażanie sztucznej inteligencji jest kluczowe dla przyszłości – nFlo, otwierano: lipca 1, 2025, https://nflo.pl/baza-wiedzy/znaczenie-etyki-w-projektowaniu-ai-dlaczego-odpowiedzialne-tworzenie-i-wdrazanie-sztucznej-inteligencji-jest-kluczowe-dla-przyszlosci/
47. Etyczne wyzwania rozwijających się technologii AI, otwierano: lipca 1, 2025, https://aioai.pl/etyczne-wyzwania-i-spoleczne-implikacje-rozwijajacych-sie-technologii-ai/
48. Etyka sztucznej inteligencji. Wprowadzenie – Centrum Etyki …, otwierano: lipca 1, 2025, https://ethicstech.eu/wp-content/uploads/2022/12/ESIW-v2.0_FINAL.pdf
49. Raport PwC: co boli polskie firmy przy wdrażaniu AI? – Mam Startup, otwierano: lipca 1, 2025, https://mamstartup.pl/raport-pwc-co-boli-polskie-firmy-przy-wdrazaniu-ai/
50. Gotowi na sztuczną inteligencję – raport – Trade.gov.pl, otwierano: lipca 1, 2025, https://www.trade.gov.pl/aktualnosci/gotowi-na-sztuczna-inteligencje-raport/
51. Prognoza AI na 2025 rok: Pojawiające się trendy, przełomowe technologie i transformacje branżowe – Cody, otwierano: lipca 1, 2025, https://meetcody.ai/pl/blog/prognoza-ai-na-2025-rok-pojawiajace-sie-trendy-przelomowe-technologie-i-transformacje-branzowe/
52. Kierunek Gen AI w medycynie i farmacji – – CTT GUMed, otwierano: lipca 1, 2025, https://ctt.gumed.edu.pl/2024/04/19/kierunek-gen-ai-w-medycynie-i-farmacji/
53. AI zmienia zasady gry: 5 trendów, które zrewolucjonizują twój biznes | Szkoła biznesu Laba, otwierano: lipca 1, 2025, https://l-a-b-a.pl/blog/460-ai-zmienia-zasady-gry-5-trendow-ktore-zrewolucjonizuja-twoj-biznes