Objašnjiva umjetna inteligencija za farmaceutske primjene 2025: Otkriće dinamike tržišta, pokretača rasta i strateških prilika. Ovaj izvještaj donosi sveobuhvatan pregled tehnoloških trendova, konkurentskih snaga i budućih izgleda koji oblikuju industriju.

• Izvršni rezime i pregled tržišta
• Ključni tehnološki trendovi u objašnjivoj umjetnoj inteligenciji za farmaceutsku industriju
• Konkurentska scena i vodeći igrači
• Veličina tržišta, prognoze rasta i analiza CAGR (2025–2030)
• Regionalna analiza tržišta i emerging hotspota
• Izazovi, rizici i regulatorna razmatranja
• Prilike i strateške preporuke
• Budući izgledi: Putovanje inovacijama i evolucija tržišta
• Izvori i reference

Izvršni rezime i pregled tržišta

Objašnjiva umjetna inteligencija (XAI) odnosi se na AI sustave čije radnje i odluke mogu razumjeti i interpretirati ljudi. U farmaceutskoj industriji, XAI brzo dobiva na značaju kao ključni omogućavač povjerljivih, transparentnih i regulativama usklađenih AI rješenja. Kako industrija sve više koristi strojno učenje za otkrivanje lijekova, optimizaciju kliničkih ispitivanja i stratifikaciju pacijenata, potražnja za objašnjivosti se intenzivira zbog stroge regulatorne usklađenosti i visokih uloga sigurnosti pacijenata.

Do 2025. godine, globalno tržište objašnjive umjetne inteligencije za farmaceutske primjene predviđa se da će doživjeti snažan rast, poticano konvergencijom napredne analitike, regulatornim mandatima i potrebom za transparentnim donošenjem odluka u procesima razvoja lijekova. Prema Gartneru, više od 80% AI projekata u reguliranim industrijama, uključujući farmaceutsku, zahtijevat će objašnjivost kako bi prešli dalje od probnih faza i postigli full-scale implementaciju. To potvrđuje i McKinsey & Company, koji ističe da je objašnjiva umjetna inteligencija ključna za ubrzavanje razvoja lijekova uz osiguranje usklađenosti s agencijama poput američke Agencije za hranu i lijekove (FDA) i Europske agencije za lijekove (EMA).

Glavni pokretači tržišta uključuju:

• Regulatorni pritisak: Regulatorna tijela sve više traže transparentnost u AI modelima korištenim za kliničke i regulatorne prijave, čineći XAI neophodnom za usklađenost.
• Kompleksnost AI modela: Prihvaćanje dubokog učenja i drugih black-box modela u otkrivanju lijekova zahtijeva interpretabilnost za izgradnju povjerenja među kliničarima i istraživačima.
• Ublažavanje rizika: Objašnjiva AI pomaže u identifikaciji pristranosti i grešaka u prediktivnim modelima, smanjujući rizik od skupih neuspjeha u kasnijim fazama i nepovoljnih ishoda za pacijente.
• Povjerenje dionika: Transparentna AI potiče veću prihvaćenost među zdravstvenim profesionalcima, pacijentima i plaćateljima, olakšavajući širu primjenu AI rješenja.

Glavne farmaceutske tvrtke poput Novartis, Pfizera i Roche aktivno ulažu u XAI platforme kako bi poboljšale produktivnost istraživanja i razvoja i spremnost na regulative. Kako tržište sazrijeva, očekuje se da će partnerstva između farmaceutskih tvrtki, pružatelja AI tehnologija i regulatornih agencija ubrzati, oblikujući budućnost u kojoj je objašnjiva AI temeljna komponenta farmaceutske inovacije.

Ključni tehnološki trendovi u objašnjivoj umjetnoj inteligenciji za farmaceutske primjene

Objašnjiva AI (XAI) brzo transformira farmaceutsku industriju čineći modele umjetne inteligencije transparentnijima, razumljivijima i pouzdanim. Do 2025. godine, nekoliko ključnih tehnoloških trendova oblikuje usvajanje i evoluciju XAI u farmaceutskim primjenama, potaknuti regulatornim zahtjevima, kompleksnošću biomedicinskih podataka i potrebom za korisnim uvidima u otkrivanju lijekova, razvoju i njezi pacijenata.

• Integracija XAI s multi-omiks podacima: Farmaceutske kompanije sve više koriste XAI za interpretaciju složenih multi-omiks podataka (genomika, proteomika, metabolomika) za identifikaciju ciljeva i otkriće biomarkera. XAI modeli pomažu istraživačima da razumiju biološku osnovu iza AI-predikcija, olakšavajući informirano donošenje odluka u ranoj fazi razvoja lijekova (Nature Biotechnology).
• Regulatorno vođena transparentnost modela: Regulatorne agencije poput američke Agencije za hranu i lijekove (FDA) i Europske agencije za lijekove (EMA) naglašavaju potrebu za objašnjivošću u AI modelima korištenim za klinička ispitivanja, praćenje sigurnosti i generiranje dokaza iz stvarnog svijeta. To potiče farmaceutske tvrtke da usvoje XAI okvire koji pružaju jasne razloge za izlaze modela, podržavajući regulatorne prijave i postmarketinsku nadzoru.
• Sustavi s ljudskom intervencijom (HITL): Usvajanje HITL pristupa, gdje stručnjaci iz domene interagiraju i validiraju AI izlaze, ubrzava se. XAI alati osmišljeni su za predstavljanje razumljivih rezultata kliničarima i istraživačima, omogućujući suradničko usavršavanje modela i povećanje povjerenja u AI preporuke (McKinsey & Company).
• Objašnjivost obrade prirodnog jezika (NLP): Kako se NLP modeli koriste za istraživanje znanstvene literature, kliničkih bilješki i izvještaja o nepoželjnim događajima, razvijaju se XAI tehnike za pojašnjenje načina na koji ovi modeli izvode i prioritiziraju informacije. Ovo je ključno za farmakovigilancu i sintezu dokaza, gdje je transparentnost ključna za regulatornu usklađenost i kliničku primjenu (IBM Watson Health).
• Inovacije u vizualizaciji i korisničkom sučelju: Nova vizualizacijska rješenja se pojavljuju kako bi pomogla korisnicima intuitivno istraživati odluke modela, važnost značajki i neizvjesnost. Ova sučelja su prilagođena farmaceutskim radnim tokovima, omogućavajući dionicima da ispituju AI modele i razumiju čimbenike koji pokreću predikcije (Deloitte).

Ukupno, ovi trendovi čine XAI neizostavnim komponentom AI vođene farmaceutske inovacije, osiguravajući da su napredne analitike i akcijski mogući i odgovorni u visoko reguliranom okruženju znanosti o životu.

Konkurentska scena i vodeći igrači

Konkurentska scena za objašnjivu umjetnu inteligenciju (XAI) u farmaceutskim primjenama brzo se razvija, potaknuta potražnjom sektora za transparentnim, regulatorno usklađenim i pouzdanim AI rješenjima. Do 2025. godine, tržište karakterizira mješavina etabliranih tehnoloških divova, specijaliziranih AI startupa i suradnji između farmaceutskih tvrtki i akademskih institucija. Potražnja za objašnjivošću u AI modelima—posebno u otkrivanju lijekova, optimizaciji kliničkih ispitivanja i stratifikaciji pacijenata—intenzivirala se zbog regulatorne kontrole i visokih uloga u donošenju odluka u zdravstvu.

Vodeći igrači u ovom prostoru uključuju IBM Watson Health, koji je integrirao module objašnjive umjetne inteligencije u svoje platforme za otkrivanje lijekova i podršku kliničkom donošenju odluka. Microsoft je također istaknuta tvrtka, koja nudi alate za objašnjivost unutar svojih Azure AI usluga, koje farmaceutske tvrtke sve više usvajaju za istraživanje i razvoj te farmakovigilancu. Google Health i njegova matična kompanija DeepMind postigli su značajne korake u objašnjivim modelima dubokog učenja za biomedicinske podatke, fokusirajući se na interpretabilnost u genomici i slikovnim analizama.

Među specijaliziranim dobavljačima, BenevolentAI i Insilico Medicine ističu se po svojim vlasničkim XAI platformama prilagođenim za identifikaciju ciljeva lijekova i generaciju molekula. Ove tvrtke naglašavaju transparentnost modela kako bi olakšale regulatorna odobrenja i izgradile povjerenje s farmaceutskim partnerima. GNS Healthcare koristi kauzalnu AI i objašnjivo strojno učenje za modeliranje ishoda pacijenata, pružajući korisne uvide za klinički razvoj.

Suradnje su obilježje sektora. Na primjer, Novartis je partner s Microsoft Research kako bi zajedno razvili alate XAI za procese otkrivanja lijekova. Slično tome, Roche i IBM Watson Health imaju tekuće projekte za integraciju objašnjive AI u dizajn kliničkih ispitivanja i regrutiranje pacijenata.

• Konkurencija na tržištu se intenzivira kako regulatorne agencije poput FDA i EMA sve više zahtijevaju objašnjivost u AI vođenim prijavama.
• Startupi se razlikuju kroz specifična XAI rješenja za domene, dok tehnološki divovi koriste svoju veličinu i infrastrukturu u oblaku.
• Strateška partnerstva između farmaceutskih, tehnoloških i akademskih institucija ubrzavaju inovacije i usvajanje.

U cjelini, konkurentska scena 2025. godine definirana je konvergencijom stručnosti u području AI, znanosti o životu i regulatorne usklađenosti, pri čemu vodeći igrači intenzivno investiraju u objašnjivu AI kako bi stekli stratešku prednost u farmaceutskim primjenama.

Veličina tržišta, prognoze rasta i analiza CAGR (2025–2030)

Tržište za objašnjivu umjetnu inteligenciju (XAI) u farmaceutskim primjenama predviđa se da će doživjeti snažnu ekspanziju od 2025. do 2030. godine, poticano sve većim oslanjanjem sektora na umjetnu inteligenciju za otkrivanje lijekova, optimizaciju kliničkih ispitivanja i regulatornu usklađenost. U 2025. godini, globalno tržište XAI za farmaceutiku procijenjuje se na otprilike 320 milijuna USD, pri čemu Sjeverna Amerika i Europa čine najveće dijelove zbog napredne zdravstvene infrastrukture i ranog usvajanja AI tehnologija prema Gartneru.

Od 2025. do 2030. godine, tržište bi trebalo zabilježiti godišnju stopu rasta (CAGR) od 28–32%, premašujući šire tržište AI u zdravstvu. Ovaj ubrzani rast pripisuje se povećanom regulatornom pritisku za transparentnost u odlukama temeljenim na AI, posebno u područjima visokog rizika poput sigurnosti i učinkovitosti lijekova. Američka Agencija za hranu i lijekove (FDA) i Europska agencija za lijekove (EMA) sve više naglašavaju objašnjivost u AI modelima korištenim za kliničke i regulatorne prijave, dodatno potičući potražnju za XAI rješenjima.

Glavni pokretači rasta uključuju:

• Otkrivanje i razvoj lijekova: Farmaceutske kompanije koriste XAI za interpretaciju složenih bioloških podataka, identifikaciju novih ciljeva lijekova i optimizaciju vodećih spojeva, smanjujući vrijeme do tržišta i troškove istraživanja i razvoja McKinsey & Company.
• Klinička ispitivanja: XAI se sve više koristi za poboljšanje stratifikacije pacijenata, predviđanje ishoda ispitivanja i osiguranje transparentnosti u algoritmima odabira pacijenata, što je ključno za regulatorna odobrenja i povjerenje dionika Deloitte.
• Regulatorna usklađenost: Potreba za interpretabilnim AI modelima se intenzivira kako globalni regulatori zahtijevaju jasne, auditable procese donošenja odluka u farmaceutskoj AI primjeni Europska agencija za lijekove.

Do 2030. godine, očekuje se da će tržište XAI za farmaceutske primjene premašiti 1,2 milijarde USD, pri čemu Azijsko-pacifička regija postaje visoko rastuća regija zbog povećanih ulaganja u digitalno zdravlje i AI infrastrukturu. Konkurentska scena će vjerojatno vidjeti suradnje između farmaceutskih divova, pružatelja AI tehnologija i regulatornih tijela kako bi razvili standardizirane, objašnjive XAI okvire prilagođene jedinstvenim potrebama industrije Međunarodna korporacija za podatke (IDC).

Regionalna analiza tržišta i emerging hotspota

Regionalni krajolik za objašnjivu umjetnu inteligenciju (XAI) u farmaceutskim primjenama brzo se razvija, s različitim obrascima rasta i emerging hotspotima vođenim regulatornim okruženjima, ulaganjima u istraživanje i razvoj te zrelošću ekosustava digitalnog zdravlja. U 2025. godini, Sjeverna Amerika i dalje dominira tržištem, potaknuta snažnim financiranjem, visokom koncentracijom farmaceutskih divova i proaktivnim regulatornim smjernicama agencija poput američke Agencije za hranu i lijekove (FDA). Naglasak FDA na transparentnosti i odgovornosti u AI vođenom otkrivanju lijekova i kliničkoj podršci donošenju odluka ubrzava usvajanje XAI rješenja, posebno u Sjedinjenim Američkim Državama.

Europa je također značajan igrač, pri čemu Europska agencija za lijekove (EMA) i AI zakon Europske unije potiču regulatornu klimu koja prioritetizira objašnjivost i etičku AI. Zemlje poput Njemačke, Ujedinjenog Kraljevstva i Švicarske postaju središta inovacija, koristeći snažnu suradnju između akademske zajednice i industrije te vladine inicijative digitalnog zdravlja. Fokus regije na sigurnost pacijenata i privatnost podataka dodatno pojačava potražnju za XAI u farmaceutskom istraživanju i razvoju, kliničkim ispitivanjima i farmakovigilanciji.

Azijsko-pacifička regija bilježi najbrži rast, pri čemu Kina, Japan i Južna Koreja značajno ulažu u AI vođene platforme za otkrivanje lijekova. Farmaceutski sektor Kine, potpomognut Nacionalnom upravom za medicinske proizvode (NMPA) i ambicioznim nacionalnim strategijama za AI, brzo integrira XAI kako bi poboljšao identifikaciju ciljeva lijekova i optimizirao dizajn kliničkih ispitivanja. Uspostavljeni farmaceutski sektor Japana i vladine subvencije za digitalnu transformaciju također kataliziraju usvajanje XAI, posebno u personaliziranoj medicini i predikciji nepoželjnih događaja.

Emerging hotspotovi uključuju Indiju i Singapur, gdje rastući startup ekosustav i podržavajući regulatorni okviri potiču inovacije u objašnjivoj AI za razvoj lijekova i regulatorne prijave. Veliki pacijent mornari i troškovno učinkovito okruženje istraživanja i razvoja u Indiji čine je atraktivnom destinacijom za XAI pilot projekte i suradnju s globalnim farmaceutskim kompanijama.

• Sjeverna Amerika: Liderstvo na tržištu, regulatorna jasnoća i ulaganja u istraživanje i razvoj farmaceutskih proizvoda.
• Europa: Usvajanje vođeno regulatornim zahtjevima, inovacijska središta u Njemačkoj, UK, Švicarskoj.
• Azijsko-pacifička regija: Najbrži rast, predvođeni Kinom, Japanom, Južnom Korejom; emerging aktivnosti u Indiji i Singapuru.

U cjelini, globalni pritisak za transparentnost, regulatornu usklađenost i učinkovitost vođenu AI stvara plodno tlo za XAI u farmaceutskim primjenama, s regionalnim nuansama koje oblikuju putanje usvajanja i inovacijske hotspotove do 2025. godine i dalje (MarketsandMarkets, IDC).

Izazovi, rizici i regulatorna razmatranja

Integracija objašnjive umjetne inteligencije (XAI) u farmaceutske primjene predstavlja transformativnu priliku, ali dolazi s značajnim izazovima, rizicima i regulatornim razmatranjima. Kako se industrija sve više oslanja na modele vođene AI za otkrivanje lijekova, optimizaciju kliničkih ispitivanja i stratifikaciju pacijenata, potražnja za transparentnošću i interpretabilnošću postaje od primarne važnosti. Jedan od osnovnih izazova je inherentna složenost naprednih AI modela, poput dubokih neuronskih mreža, koji često funkcioniraju kao “crne kutije.” Ova neprozirnost može otežati istraživačima, kliničarima i regulatorima da razumiju, vjeruju i validiraju uvide generirane AI, potencijalno ometajući usvajanje u kritičnim procesima donošenja odluka.

Ključni rizik povezan s nedovoljnom objašnjivošću je propagacija pristranosti ili grešaka, što može imati ozbiljne posljedice u farmaceutskim kontekstima, uključujući pogrešne predikcije učinkovitosti lijekova ili propuštene signale sigurnosti. Nedostatak interpretabilnosti također komplicira reviziju AI sustava za usklađenost s Dobrim praksama strojne obrade učenja (GMLP) i drugim industrijskim standardima. Nadalje, korištenje podataka pacijenata u AI modelima pokreće zabrinutosti o privatnosti i etici, posebno prema strogim propisima o zaštiti podataka poput Opće uredbe o zaštiti podataka (GDPR) u Europi i Zakona o prenosivosti i odgovornosti zdravstvenog osiguranja (HIPAA) u Sjedinjenim Američkim Državama. Osiguranje da XAI rješenja pružaju jasne, auditabilne razloge za svoje izlaze od suštinskog je značaja kako bi zadovoljila ove regulatorne zahtjeve i održala povjerenje javnosti.

Regulatorna tijela sve više naglašavaju potrebu za objašnjivošću u AI sustavima koji se koriste u zdravstvu i farmaceutici. Američka Agencija za hranu i lijekove (FDA) izdala je smjernice o korištenju AI/ML temeljenih softverskih rješenja kao medicinskih uređaja, ističući važnost transparentnosti i sposobnosti pružanja značajnih informacija korisnicima. Slične inicijative provodi i Europska agencija za lijekove (EMA) koja aktivno istražuje okvire za procjenu alata vođenih AI, s naglaskom na objašnjivosti i odgovornosti. U 2025. godini, farmaceutske kompanije moraju navigirati kroz brzo evoluirajuće regulatorno okruženje, balansirajući inovacije s usklađenošću i ublažavanjem rizika.

• Osiguravanje transparentnosti modela bez ugrožavanja vlasničkih algoritama ili intelektualnog vlasništva.
• Adresiranje tehničkih ograničenja današnjih XAI metoda, koje možda ne mogu u potpunosti obuhvatiti složenost temeljnih modela.
• Održavanje privatnosti i sigurnosti podataka uz omogućavanje dovoljne interpretabilnosti modela za regulatorne preglede.
• Prilagođavanje globalnim regulatornim očekivanjima, koja se mogu razlikovati među jurisdikcijama i brzo se razvijati.

Na kraju, uspješna implementacija XAI u farmaceutskim primjenama ovisi o prevladavanju ovih izazova i proaktivnom angažmanu s regulatorima kako bi se oblikovali standardi koji potiču i inovacije i sigurnost pacijenata.

Prilike i strateške preporuke

Integracija objašnjive umjetne inteligencije (XAI) u farmaceutske primjene predstavlja niz prilika za dionike u industriji 2025. godine, potaknuta regulatornim zahtjevima, složenošću otkrivanja lijekova i potrebom za transparentnim donošenjem odluka. Kako modeli umjetne inteligencije postaju sve centralniji u zadacima kao što su identifikacija ciljeva, stratifikacija pacijenata i optimizacija kliničkih ispitivanja, neprozirnost tradicionalnih “crnih kutija” algoritama postavila je izazove pred regulatore, kliničare i pacijente. XAI rješava ove izazove pružanjem razumljivih izlaza, poticanjem povjerenja i olakšavanjem usklađenosti s promjenjivim smjernicama vlasti kao što su Europska agencija za lijekove i američka Agencija za hranu i lijekove.

Ključne prilike za farmaceutske kompanije uključuju:

• Ubrzanje otkrivanja lijekova: XAI omogućuje istraživačima da razumiju razloge iza AI-predikcija, što omogućuje informiranije generiranje hipoteza i brže cikluse iteracije. Ova transparentnost može smanjiti rizik od skupih neuspjeha u kasnijim fazama i poboljšati učinkovitost optimizacije vodiča.
• Regulatorna usklađenost i odobrenje: S obzirom da agencije sve više preispituju AI alate, XAI može pojednostaviti postupak odobrenja pružanjem jasnih dokaza o valjanosti modela, ublažavanju pristranosti i reproducibilnosti. Ovo je posebno relevantno kako FDA napreduje sa svojim regulatornim okvirom za AI/ML temeljen medicinski uređaji.
• Poboljšana sigurnost pacijenata i povjerenje: Čineći AI preporuke razumljivim, XAI podržava kliničare u razumijevanju i validaciji prijedloga liječenja, što je ključno za sigurnost pacijenata i prihvaćanje, posebno u preciznoj medicini i personaliziranim terapijama.
• Integracija podataka i suradnja: XAI olakšava suradnju među funkcijama omogućujući pristup kompleksnim modelima ne-tehničkim dionicima, poput odjela za regulatorna pitanja, medicinskih pitanja i komercijalnih timova, čime se razbijaju barijere i ubrzava inovacija.

Strateške preporuke za farmaceutske kompanije u 2025. uključuju:

• Ulaganje u XAI talente i partnerstva: Izgraditi unutarnju stručnost i surađivati s pružateljima tehnologija specijaliziranim za XAI, kao što su IBM i Microsoft, kako bi ubrzali usvajanje i integraciju.
• Uključite XAI rano u R&D procese: Uključite objašnjivost od samog početka razvoja AI modela kako biste osigurali spremnost za regulative i prihvaćanje dionika.
• Proaktivan angažman s regulatorima: Sudjelujte u pilot programima i javnim savjetovanjima kako biste oblikovali emergentne XAI smjernice i pokazali vodstvo u odgovornom usvajanju AI.
• Prioritizirajte slučajeve primjene s visokim učinkom: Usmjerite XAI napore na primjene gdje je interpretabilnost ključna, kao što su predikcija rizika za pacijente, otkrivanje nepoželjnih događaja i otkriće biomarkera, kako biste maksimalno povećali vrijednost i smanjili rizik.

Strateškim korištenjem XAI, farmaceutske kompanije mogu otključati nove efikasnosti, poticati povjerenje i održavati konkurentsku prednost u sve više vođenom podacima i reguliranom okruženju.

Budući izgledi: Putovanje inovacijama i evolucija tržišta

Budući izgledi za objašnjivu umjetnu inteligenciju (XAI) u farmaceutskim primjenama obilježeni su brzim inovacijama i evolucijom tržišnih dinamika, poticano sve većim oslanjanjem sektora na AI za otkrivanje lijekova, optimizaciju kliničkih ispitivanja i regulatornu usklađenost. Kako se farmaceutska industrija nastavlja integrirati u AI u kritičnim procesima donošenja odluka, potražnja za transparentnošću i interpretabilnošću se pojačava, posebno u svjetlu strogih regulatornih očekivanja i potrebe za povjerenjem dionika.

Do 2025. godine, očekuje se da će XAI postati temeljni zahtjev u implementacijama farmaceutske AI. Regulatorne agencije poput američke Agencije za hranu i lijekove (FDA) i Europske agencije za lijekove (EMA) sve više naglašavaju potrebu za objašnjivošću u AI vođenim prijavama, posebno za primjene u sigurnosti lijekova, predviđanju učinkovitosti i stratifikaciji pacijenata. Ovaj regulatorni pritisak katalizirat će inovacije u XAI okvirima prilagođenim farmaceutskim radnim tokovima, s fokusom na transparentnost modela, auditu i reproducibilnosti.

Ključni putovi inovacija uključuju razvoj hibridnih modela koji kombiniraju interpretabilne tehnike strojnog učenja (poput stabala odlučivanja i sustava temeljenih na pravilima) s arhitekturama dubokog učenja, omogućujući i visoku izvedbu i objašnjivost. Tvrtke poput IBM Watson Health i NVIDIA Healthcare ulažu u XAI alate koji pružaju vizualizacije i objašnjenja na prirodnom jeziku za složene izlaze modela, olakšavajući prihvaćanje od strane farmaceutskih istraživača i kliničara.

Evolucija tržišta također se karakterizira pojavom specijaliziranih XAI platformi dizajniranih za farmaceutska istraživanja i razvoj. Ove platforme nude značajke poput traganja odluka, otkrivanja pristranosti i izvještavanja o usklađenosti, adresirajući jedinstvene potrebe procesa razvoja lijekova. Prema izvještaju iz 2023. godine od strane Gartnera, globalno tržište XAI u znanostima o životu predviđa se da će rasti po CAGR-u od preko 30% do 2027. godine, pri čemu farmaceutske primjene predstavljaju značajan udio ovog rasta.

• Integracija XAI s analizama dokaza iz stvarnog svijeta (RWE) kako bi se poboljšalo postmarketno nadgledanje i farmakovigilancija.
• Suradnja između dobavljača AI i farmaceutskih kompanija radi zajedničkog razvoja standarda objašnjivosti specifičnih za domene.
• Usvajanje XAI u personaliziranoj medicini, omogućujući transparentno profiliranje rizika pacijenata i preporuke liječenja.

U sažetku, budućnost XAI u farmaceutskim primjenama je puna rasta, potpomognuta regulatornim imperativima, tehnološkim inovacijama i opredijeljenosti industrije za etičko i transparentno usvajanje AI.

Izvori i reference

• McKinsey & Company
• Europska agencija za lijekove (EMA)
• Novartis
• Roche
• Nature Biotechnology
• IBM Watson Health
• Deloitte
• Microsoft
• Google Health
• DeepMind
• BenevolentAI
• Insilico Medicine
• GNS Healthcare
• Međunarodna korporacija za podatke (IDC)
• MarketsandMarkets
• NVIDIA Healthcare