Az Owkin francia-amerikai mesterséges intelligencia vállalat nemrégiben bejelentette első speciális biológiai MI ügynökének elindítását a J.P. Morgan Healthcare konferencián, amely alapvetően megváltoztathatja a gyógyszer- és diagnosztikai kutatások folyamatát. Az egészségügyi szakemberek mostantól olyan MI-eszközöket használhatnak, amelyek valós betegadatokból tanultak és közvetlenül a munkájukba integrálhatók.
A bejelentés különlegessége, hogy az Owkin több mint 800 kórházból gyűjtött betegadatok alapján tanította be az ügynökeit, így az eszközök nem csupán elméleti tudással dolgoznak, hanem valóságos, gyakorlati, orvosi eredményeken alapulnak.
Az első ügynök, a Pathology Explorer már elérhető az Anthropic Claude for Healthcare and Life Sciences platformján. Ez az eszköz sejttípusokat, génexpressziót és biomarkereket azonosít digitális patológiai képekből, tehát gyakorlatilag olyan feladatokat old meg, amelyekre eddig több hetet szántak. Az Owkin szerint az ügynök 23,7%-kal jobb pontosságot érhet el az osztályozásban, miközben ötször kevesebb számítási kapacitást igényel, mint a hasonló modellek – az elemzési időt hetekről mindössze órákra csökkentve.
Thomas Clozel, az Owkin társalapítója és vezérigazgatója azt nyilatkozta, hogy „Ez a bejelentés alapvető változást jelent abban, ahogyan az egészségügyi iparág az MI-t felhasználhatja gyógyszerkutatásra és -fejlesztésre.” Az igazi újdonság, hogy a Pathology Explorer és hasonló ügynökök API-alapúak és zökkenőmentesen integrálhatók a meglévő munkafolyamatokba – az egészségügyi vállalatok saját platformukon, a maguk által választott rendszeren keresztül használhatják őket.
Az Owkin fejlesztéseihez most csatlakozik az Nvidia is, amely a saját NeMo keretrendszerét és Nemotron modelljeit bocsátja az Owkin rendelkezésére. A két vállalat közös célja az OwkinZero nevű biológiai érvelési modell fejlesztése, amely később az Owkin K platformot és egy AI Tudós nevű alkalmazást fog működtetni. Ez az AI Tudós lényegében automatizálja a hipotézisek generálását, a célpontok felfedezését és a diagnosztikai modellezést – olyan feladatokat, amelyeket eddig az emberi kutatók végeztek hosszú órákon keresztül.
Clozel az Nvidia-partnerségről így fogalmazott: „Az Nvidia világszínvonalú AI-ökoszisztémájának és a mi területspecifikus biológiai érvelési képességeinknek az ötvözésével olyan MI-ügynököket tudunk létrehozni, amelyek valóban megértik és érvelni tudnak a biológia komplexitásáról olyan léptékben, ami korábban lehetetlen volt.” Az Owkin hosszú távú víziója az úgynevezett Biológiai Mesterséges Szuperintelligencia (BASI) megvalósítása – egy olyan MI, amely képes lenne komplex biológiai rendszereken átívelő érvelésre és a kutatási folyamat automatizálására.
Az Owkin már most is az iparág nagyobb szereplőivel dolgozik – az AstraZeneca, a Bristol Myers Squibb és a Sanofi is partnerként működik velük. Az új infrastruktúra és az MI-ügynökök bevezetése azt jelenti, hogy ezek a vállalatok – és az ügynökök terjesztésétől függően mások is – gyorsabban és hatékonyabban végezhetik el a kutatás-fejlesztési feladatokat. Az egészségügyi cégek szakemberei ezáltal kevesebb rutinfeladattal nézhetnek szembe, több időt fordíthatnak az igazi kreatív és stratégiai munkára, míg az MI ügynökök az időigényes, adatintenzív elemzéseket végzik el.
