Фармацевтикалық бизнесте жасанды интеллектті қолдану мәселелері қарастырылған және жасанды интеллектті өндірістік процестер мен олардың ақпараттық қауіпсіздігі тұрғысынан кәсіпорындарды дамытудың басқа функцияларына біріктіру барысында алынған негізгі перспективалары анықталған.

Қоғамдық дамудың заманауи кезеңінде жасанды интеллект Қазақстанда және басқа елдерде индустриялық-инновациялық серпілістің, ақпараттық-технологиялық ізденістердің басым бағыттарының бірі және катализаторы болып саналады сонымен қатар жаңа дәуірдің ("Индустрия 4.0") өзіндік индикаторы ретінде танылады [1]. Бұл тұрақты зерттеулер мен технологиялық шешімдерді көптеген халықаралық және отандық digital-корпорациялар жиі бастайтындығына байланысты, бұл жасанды интеллектті экономиканың әртүрлі салаларына, соның ішінде денсаулық сақтау саласына және, әрине, фармацевтикаға енгізуге мүмкіндік береді [2].

Фармацевтика саласы ерекше сала болып табылады, өйткені ол денсаулық сақтау мен медицинаға қатысты әлеуметтік сұраныстарды орындауға және химия мен биотехнология сияқты салалармен жанама түрде корреляциялауға арналған [3]. Сонымен қатар, фармацевтикада, Т. Е. Морозова, Е. Н. Хосева, О. А. Вартанова, С. М. Рыкова дәл атап өткендей, ерекше жауапкершілікті ескеру қажет, ол қателіктер, дәлсіздіктер мен конвенциялардың алдын алуға және алып тастауға негізделген белгісіздік факторының болуын болжайды, оны инновациялық озық технологиялар жағдайында ғана өнеркәсіптік көлемде қамтамасыз етуге болады, олардың бірі қазіргі уақытта жасанды интеллект болды [4]. К.В. Балакиннің осы сала үшін маңыздылығын дәлелдейтін бірлескен авторлармен пікіріне сілтеме жасау керек, олар бұл сала үшін жаңа буынның ғылыми-техникалық инновациялары, сондай-ақ дәрілік және өзге де медициналық препараттардың, әсіресе сыни жағдайларда (COVID-19 пандемиясының мысалында) тиімді және жылдам шығарылуын қамтамасыз етуге арналған smart-технологиялар сияқты компоненттердің маңыздылығы дәлелденеді [5]. Айта кету керек, қазіргі уақытта бүкіл әлемде фармацевтикалық компаниялар жасанды интеллект негізінде әр түрлі құралдарды белсенді қолданады [6].

Жасанды интеллект (ЖИ) адамның мінез-құлқына еліктейтін машиналар туралы ғылым ретінде көрінеді [7]. Жасанды интеллект өз қызметін арнайы алгоритмдердің көмегімен жүзеге асырады және терең машиналық оқыту мүмкіндіктерімен біріктіріледі, бұл күн сайын көптеген фармацевтикалық деректерді жасауға мүмкіндік береді. Жасанды интеллект артықшылықтарға да, проблемаларға да әкеледі.

Ақпараттық қауіпсіздіктің негізгі мәселелері қазіргі заманғы АКТ және жасанды интеллектті белсенді пайдалануға негізделген жаһандық цифрландырудан туындайтын ақпараттық тәуекелдермен байланысты. Ақпараттық қауіпсіздік мәселелеріне жататындар: медициналық және қоғамдық қауымдастықтардың жаңа технологияларға сенімсіздігі; көптеген фармацевтикалық жеткізушілердің интеграциялық бағдарламалық жасақтаманы пайдалануға дайын еместігі; көптеген фармацевтикалық компаниялардың бюджетін шектеу және т.б. [8]. Белгіленген және басқа мәселелерді шешу үшін әртүрлі шешімдерді тез және дәл қабылдауға көмектесетін жасанды интеллект жағдайында қауіпсіздікті бағалау мен қамтамасыз етуге арналған сенімді және автоматтандырылған құралдары қажет.

Фармацевтикада ақпараттық қауіпсіздік үшін жасанды интеллектті қолдану перспективалары, біздің ойымызша, фармацевтикалық компаниялар үлкен деректер базалар мен болжамды аналитика құралдарының мәселелерін шешуге мүмкіндік беретін автоматтандырылған ақпараттық процестерді енгізу қажет екенін көбірек түсінетіндігіне негізделген. Сондай-ақ, көптеген ірі фармацевтикалық компаниялардың мысалында жасанды интеллект олардың бизнесін өзгертіп қана қоймай, ақпараттық және киберқауіпсіздік саласында да белсенді қолданылатынын атап өткен жөн. Оларды қолданудың негізгі мысалдарын атап өтейік: желілік трафикте ауытқуларды анықтау; зиянды бағдарламаларды анықтау және оларды жіктеу; пайдаланушыларды тану және оларға қол жеткізуді бақылауды орнату; CNNS RNNS мен GNNS әдістері және оларды жүйелі түрде біріктіру; фишингтік электрондық поштаны анықтау; пайдаланушылардың мінез-құлқын бағалау және ішкі қауіптерді анықтау; RNN көмегімен қосымшалардың бастапқы кодын өңдеу; тәулік бойы мониторинг және басқалар [9]. Оларды пайдалану фармацевтикалық компанияларға туындайтын ықтимал қауіптерге тезірек және белсенді жауап беруге, сонымен қатар компаниялардың ақпараттық жүйелеріне кіретін құпия деректерді қорғауға мүмкіндік береді.

Осылайша, фармацевтикада жасанды интеллектті қолданудың мәселелері мен перспективаларын біле отырып, бизнес пен мемлекет үшін де, фармацевтикалық қызметтерді пайдаланатын адамдарды заманауи киберқылмыскерлерден қорғау үшін де үлкен артықшылықтар алуға болатындығын атап өтуге болады. Қазіргі заманғы жасанды интеллект функциялары (кең деректер базаларын бақылау, тәуекелдерді сандық және сапалық бағалау және басқалар) фармакомпаниялардың өндірістік және коммерциялық қызметінің бүкіл өмірлік циклі бойы қауіпсіздікті қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Интеллектуалды интеллектті ақпараттық және киберқауіпсіздік экожүйесіне интеграциялау шарттарындағы фармакомпаниялардың ұзақ мерзімді артықшылықтарына мыналар жатады: ЖИ-тің ерекше қабілеттері арқылы деректерді жақсырақ қорғау; ең нәзік шабуылдарды белгілеу, барлық оқиғаларға жауап беру мүмкіндігі; жауап беру және анықтау циклінің уақытын азайту арқылы уақытты үнемдеудің өсуі; тәуекелдерді салдарын азайту бойынша аналитикалық шешімдер қабылдауды жеделдету арқылы оларды тез арада бағалау; қауіпсіздік хаттамаларына компанияның бренд беделін қорғау және сенімділіктің артуы; клиенттер мен қызметкерлердің қанағаттану деңгейін көтеру; бәсекелестік артықшылықтарды арттыру және т.б.

Дидар БИТМАНОВ, Іскерлік әкімшілік докторы

Әдебиеттер:

1. Искусственный интеллект и цифровые фабрики: как внедряются элементы Индустрии 4.0 на казахстанских предприятиях. https://primeminister.kz/ru/news/reviews/iskusstvennyy-intellekt-i-cifrovye-fabriki-kak-vnedryayutsya-elementy-industrii-4-0-na-kazahstanskih-predpriyatiyah


2. Кимадзе М.И., Кондратов С.Ю. Тренды и перспективы применения искусственного интеллекта в организации фармацевтического дела // Экономик 2: Том 11. № 11А. 2011. С. 343-350. DOI:


3. Контроль безопасности лекарственных средств. Практические вопросы фармаконадзора, Т. Е. Морозова, Е. Н. Хосева, О. А. Вартанова, С. М. Рыкова. Медицинское информационное агентство 2014 – 112 c


4. Кузнецов Д.А., Коржавых Э.А., Мошкова Л.В. Информационная безопасность фармацевтической организации: подходы к оценке и противодействию угрозам. Вестник новых медицинских технологий. 2012 https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionaya-beopasnost-farmatsevticheskoy-organizatsi-podhody-k-otsenke-i-protivodeystviyu-ugrozam


5. Балакин К.В., Айгинин А.А., Иващенко А.А. Российская фармацевтическая отрасль в горизонте 2030: аналитический обзор. Биофармацевтический кластер «Северный». 2021. – 62 с.


6. Wong, C. H., Siah, K. W., & Lo, A. W. (2019a). Estimating Clinical Trial Success Rates and Related Parameters in Oncology. In SSRN Electronic Journal. Elsevier BV. https://ssrn.com/abstract=3355022


7. Будущее проясняется: прогноз развития сектора медико-биологических наук и здравоохранения на период до 2022 года. – Deloitte Centre for Health Solution, 2017. – 36 с.


8. Прончев Г.В. О проблемах информационной безопасности использования информационно-коммуникационных технологий и искусственного интеллекта в цифровом здравоохранении/: Социально-гуманитарные знания № 2: 2022 - 100 c


9. Гусев А.В., Добриднюк С.Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. № 4-5. С. 78-93.


10. Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report by Solution, By Technology (Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing, Machine Vision), By End Use, By Region, And Segment Forecasts,

2021-2028. – San Francisco: Grand View Research, 2021. – 125 p.