Perusahaan pembuat chip AI, Nvidia, baru saja kerja sama dengan Eli Lilly dan Johnson & Johnson. Ini menunjukkan tren di industri farmasi, di mana kerja sama dengan raksasa AI bertujuan untuk mempercepat penemuan obat dan memudahkan pekerja tenaga kesehatan.
"Kami ingin semuanya bergerak sangat, sangat cepat dan kami ingin mendapatkan molekul baru yang akan mengubah dunia dalam waktu enam bulan lagi," kata Diogo Rau, petinggi di Eli Lilly. Tapi meski sangat mendesak, Rau mengakui bahwa ilmu pengetahuan masih butuh waktu. Penemuan obat baru bisa memakan waktu lebih dari satu dekade dan biayanya rata-rata lebih dari $2 miliar sebelum dapat persetujuan regulasi.
Rau dan Eli Lilly percaya bahwa AI bisa mempercepat proses. Pada akhir Oktober, perusahaan mengumumkan rencana untuk membuat "superkomputer" dan "pabrik AI" baru bertenaga chip Nvidia yang akan beroperasi pada awal 2026. Ini memungkinkan ilmuwan menggunakan model yang dilatih dengan jutaan eksperimen untuk menguji terapi baru. Beberapa model AI proprietary akan tersedia di Lilly TuneLab, platform yang diluncurkan Lilly pada September untuk memberi perusahaan biotek kecil akses ke model AI yang telah dilatih dengan penelitian perusahaan besar.
Terpisah, J&J pada hari yang sama mengumumkan kemitraannya sendiri dengan Nvidia, mengandalkan model foundation dari perusahaan AI itu untuk menciptakan lingkungan simulasi bagi tim bedah guna merencanakan prosedur batu ginjal mereka. J&J mengatakan aplikasi "AI fisik" ini akan mengoptimalkan proses perencanaan prosedur, mempermudah pelatihan dokter, dan menghasilkan hasil klinis yang lebih konsisten dan lebih baik bagi pasien.
"Waktu dalam sehari itu terbatas," kata Neda Cvijetic, wakil presiden senior di divisi MedTech J&J. "Terkadang sangat membantu untuk melihat kasus yang sulit di lingkungan simulasi yang sangat realistis terlebih dahulu, untuk membantu persiapan terbaik."
Industri farmasi dan produk medis berpotensi membuka nilai puluhan miliar dari investasi dalam AI generatif saja jika sektor ini berhasil menggunakan teknologi untuk meningkatkan penemuan obat, mempercepat uji klinis dan proses regulasi, serta lebih tepat memasarkan dan memberikan perawatan baru ke pasien yang tepat.
Namun masih ada sedikit kesenjangan antara kasus penggunaan AI yang sangat spesifik dan paling kuat untuk industri ilmu kehidupan dengan teknologi yang ditawarkan hyperscaler AI saat ini. Baru-baru ini, solusi menjadi lebih disesuaikan untuk sektor ini, sebagian tercermin dari kemitraan yang muncul antara Eli Lilly dan J&J dengan Nvidia, serta hubungan Novo Nordisk dengan Anthropic dan Amazon Web Services, dan juga upaya hyperscaler AI sendiri. Bulan lalu, Anthropic meluncurkan Claude for Life Sciences, yang dirancang untuk mempercepat R&D.
Delphine Zurikiya, seorang partner senior di McKinsey, mengatakan bahwa hingga saat ini, hyperscaler AI menghabiskan sebagian besar waktu mereka bekerja dengan petinggi TI. Tapi seiring anggaran AI berkembang dan kasus penggunaan bertambah, ada lebih banyak minat pada aplikasi spesifik bisnis untuk teknologi tersebut di seluruh industri farmasi.
"Para pemimpin bisnis kurang sabar dengan platform generik," kata Zurikiya. "Mereka menginginkan sesuatu yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka."
"Kami bahkan tidak hanya menginginkan model pengetahuan ilmu kehidupan," kata Rau. "Kami ingin yang mengenal Lilly."
Chief AI Officer Lilly, Thomas Fuchs, menambahkan bahwa kemajuan AI terbesar akan datang dari kombinasi data proprietary perusahaan, investasi komputasi yang dilakukan Lilly untuk melatih model foundation besar, dan kemudian menerapkan teknologi itu ke ribuan ahli kimia dan biologi, yang dapat menggunakan alat AI itu untuk membuat penemuan baru.
Fuchs mengatakan bahwa ilmu pengetahuan yang presisi tidak bisa sama untuk setiap perusahaan farmasi besar. Itu seperti seorang astronom mengandalkan teleskop yang dijual oleh retailer besar. "Kami membangun teleskop berbasis ruang angkasa," kata Fuchs.
Kimberly Powell, wakil presiden bidang kesehatan di Nvidia, memuji potensi AI fisik untuk memanfaatkan kemajuan teknologi computer vision dan model bahasa besar untuk mengubah AI menjadi pekerja fisik.
Meskipun hal itu mungkin memunculkan pertanyaan tentang dampak AI pada pekerjaan seorang ahli bedah, Powell menunjuk data dari Organisasi Kesehatan Dunia yang memproyeksikan kekurangan 11 juta tenaga kesehatan secara global pada tahun 2030. Dia juga memperkirakan bahwa ruang operasi baru—campuran hybrid antara ahli bedah manusia yang bekerja bersama robot fisik dan agen digital—dapat menghasilkan terobosan dalam teknik prosedur baru.
"Ada tujuan masa depan tentang bagaimana kita beralih dari operasi berbantuan robot ke operasi robotik, di mana robot sebenarnya mengambil beberapa tindakan sendiri," kata Powell. "Kami meletakkan semua dasar untuk melakukan itu."
John Kell
Kirim pemikiran atau saran ke CIO Intelligence di sini.
BERITA SINGKAT
- Gangguan Cloudflare: Layanan terganggu di seluruh web pada Selasa karena Cloudflare, penyedia infrastruktur web, mengatakan mereka terdampak crash di sistem perangkat lunak yang menangani lalu lintas untuk sejumlah layanan perusahaan. Cloudflare menambahkan "tidak ada bukti" bahwa gangguan ini disebabkan serangan atau aktivitas berbahaya. "Sekarang kita memiliki gangguan AWS, Azure, dan Cloudflare dalam rentang satu bulan," kata seorang profesor ilmu komputer.
- Intuit dan OpenAI kerja sama: Pembuat TurboTax, Intuit, membuat kesepakatan mult