Mohon tunggu...
Agung Setya Budi
Agung Setya Budi Mohon Tunggu... Lainnya - Mahasiswa

Agung Setya Budi adalah seorang mahasiswa Universitas Muhammadiyah Malang yang aktif, bersemangat dalam kegiatan sosial, dan memiliki pengalaman kerja di berbagai bidang seperti logistik dan kopi. Ia juga gemar traveling dan hiking, serta terus berupaya mengembangkan diri melalui berbagai pengalaman positif.

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Mengoptimalkan kecerdasan Buatan (AI) dalam Industri Farmasi

23 November 2024   10:14 Diperbarui: 23 November 2024   10:17 102
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Kecerdasan buatan (AI) telah menjadi motor penggerak revolusi di berbagai sektor, termasuk industri farmasi. Teknologi ini menghadirkan solusi yang mengubah cara kerja tradisional, khususnya dalam proses penemuan obat. AI mampu mempercepat dan meningkatkan akurasi dalam pengembangan obat, menjadikannya salah satu inovasi paling menjanjikan di era modern ini. Tidak hanya itu, penerapan AI di berbagai tahap pengembangan memberikan peluang besar untuk menghadirkan pengobatan yang lebih efektif dan efisien.

Penggunaan AI dalam farmasi terlihat di berbagai aspek, mulai dari skrining molekul hingga proses uji klinis. Di tahap awal, AI digunakan untuk menyaring ribuan bahkan jutaan senyawa kimia guna menemukan kandidat obat yang potensial. Dalam uji klinis, AI membantu menganalisis data dengan lebih cepat, memungkinkan evaluasi hasil yang lebih efisien. Teknologi ini mempercepat langkah-langkah yang sebelumnya memakan waktu bertahun-tahun menjadi hanya beberapa bulan atau bahkan minggu. Hal ini menjadikan AI sebagai solusi untuk mempercepat pengembangan obat-obatan di tengah kebutuhan yang semakin mendesak.

Kemajuan di Era Modern

Di era saat ini, penggunaan AI dalam farmasi terus berkembang dengan pesat. Peneliti dan ilmuwan di berbagai belahan dunia mulai memanfaatkan teknologi seperti machine learning dan deep learning. Kedua metode ini memungkinkan sistem AI untuk "belajar" dari data yang diberikan, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dengan memanfaatkan algoritma canggih, AI dapat mengidentifikasi pola-pola yang sulit terdeteksi oleh manusia. Misalnya, dalam pengembangan obat, AI mampu memprediksi efektivitas dan keamanan senyawa sebelum diuji pada manusia.

Keberhasilan AI dalam bidang ini telah terbukti, salah satunya dalam pengembangan obat untuk COVID-19. Di tengah situasi darurat global, AI memainkan peran penting dalam mempercepat proses identifikasi senyawa yang berpotensi sebagai obat. Berkat teknologi ini, dunia dapat menyaksikan kolaborasi global yang lebih cepat untuk menghadirkan solusi medis yang sangat dibutuhkan.

Selain itu, AI juga membuka jalan bagi penelitian yang lebih mendalam terhadap penyakit yang sulit diobati. Dengan menganalisis data genom, misalnya, AI dapat membantu menciptakan pengobatan yang dipersonalisasi, menargetkan penyebab penyakit secara lebih spesifik. Inovasi ini tidak hanya relevan bagi penyakit umum, tetapi juga untuk kondisi langka yang sering kali diabaikan dalam penelitian tradisional.

Mengapa AI Begitu Penting?

Industri farmasi menghadapi berbagai tantangan, mulai dari biaya penelitian yang tinggi hingga waktu pengembangan yang panjang. Menurut laporan, rata-rata pengembangan satu obat baru membutuhkan waktu lebih dari satu dekade dan biaya miliaran dolar. Dengan AI, tantangan ini dapat diminimalkan. Teknologi ini mampu mengurangi waktu penelitian, menurunkan biaya, dan meningkatkan peluang keberhasilan. Selain itu, AI dapat membantu mengidentifikasi efek samping potensial lebih awal, sehingga meningkatkan keamanan obat sebelum diluncurkan ke pasar.

Penerapan AI juga memungkinkan efisiensi di berbagai tahap pengembangan obat. Dalam skrining molekul, misalnya, AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dalam waktu singkat, menemukan senyawa yang memiliki potensi tinggi untuk menjadi kandidat obat. Di tahap formulasi, AI membantu menentukan kombinasi bahan aktif yang paling optimal. Dengan cara ini, AI tidak hanya mempercepat proses tetapi juga mengurangi risiko kegagalan dalam tahap uji klinis.

Tantangan yang Masih Ada

Meskipun manfaatnya besar, penerapan AI dalam farmasi tidak lepas dari tantangan. Salah satu isu utama adalah kendala teknis, seperti keterbatasan data yang dapat digunakan untuk melatih model AI. Selain itu, ada juga risiko bias dalam algoritma yang dapat memengaruhi hasil analisis. Misalnya, jika data yang digunakan kurang representatif, prediksi AI mungkin tidak akurat.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun