Algoritma Data Science Bidang Farmasetika
Data science menyimpan segudang algoritma yang siap untuk diterapkan dan diimplementasikan dalam berbagai bidang. Namun, ada salah satu bidang yang mungkin jarang mendapatkan sorotan tapi contoh nyatanya sudah ada di hadapan kita adalah farmasetika. Farmasetika merupakan disiplin ilmu yang mempelajari pembuatan dan penyerahan obat, yang meliputi langkah-langkah pengumpulan, penambahan, penyimpanan, standarisasi bahan obat, pencampuran obat, dan penyiapan sediaan farmasetik yang dapat digunakan sebagai obat.
Melihat industri farmasetika yang semakin berkembang pesat, berbagai inovasi dan kemajuan teknologi terus dihadirkan untuk meningkatkan kualitas hidup manusia. Peranan data science dalam industri ini sangat krusial. Data science memungkinkan analisis data yang lebih mendalam dan akurat, membantu dalam penemuan obat baru, pengembangan terapi yang lebih efektif, serta memprediksi tren penyakit dan respons pasien terhadap pengobatan.
Penasaran lebih dalam untuk menyelami industri ini dan dihubungkan dengan data science itu seperti apa? Simak lebih lanjut lewat artikel ini, yuk, sahabat DQLab!
1. Pemodelan Farmakokinetik dan Farmakodinamik
Algoritma pertama yang berperan dalam industri farmasetika adalah Algoritma Bayesian. Algoritma Bayesian kerap digunakan sebagai modeling dan simulasi untuk farmakokinetik dan farmakodinamik (PK/PD). Algoritma ini membantu dalam memprediksi bagaimana obat akan berinteraksi dengan tubuh manusia, termasuk bagaimana obat diserap, didistribusikan, dimetabolisme, dan diekskresikan.
Pendekatan Bayesian memungkinkan penggabungan data dari berbagai sumber dan mengupdate prediksi seiring dengan penambahan data baru, memberikan fleksibilitas dan akurasi yang lebih tinggi dalam pemodelan.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Analisis Proteomik
Analisis proteomik dan genomik adalah area lain dimana data science sangat berperan dalam industri farmasetika. Adapun algoritma yang berperan disini meliputi algoritma clustering seperti K-Means dan Hierarchical Clustering. Algoritma tersebut digunakan untuk mengelompokkan data genomik dan proteomik. Ini membantu dalam memahami variasi genetik dan ekspresi protein yang dapat mempengaruhi respons individu terhadap pengobatan. Dengan demikian, memungkinkan pendekatan pengobatan yang lebih personal dan presisi.
3. Predictive Analytics untuk Manajemen Risiko dan Efisiensi Operasional
Predictive analytics menggunakan berbagai algoritma, termasuk regression analysis dan time series forecasting, untuk memprediksi hasil klinis dan operasional. Dalam manajemen risiko, predictive analytics dapat membantu mengidentifikasi potensi risiko dalam rantai pasokan obat, memprediksi permintaan pasar, dan mengoptimalkan inventaris. Ini memastikan bahwa obat tersedia tepat waktu dan dalam jumlah yang cukup, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Penggunaan Natural Language Processing (NLP) dalam Penelitian Klinis
Natural Language Processing (NLP) merupakan cabang data science yang menangani analisis teks. Dalam bidang farmasetika, NLP digunakan untuk mengekstrak informasi berharga dari literatur medis, laporan penelitian, dan catatan kesehatan elektronik (Electronic Health Records/EHR). Algoritma NLP dapat mengidentifikasi efek samping obat, menemukan pola dalam data pasien, dan menghubungkan informasi dari berbagai studi klinis. Ini mempercepat proses penelitian dan meningkatkan pemahaman tentang efek dan efikasi obat.
Algoritma data science telah mengubah cara industri farmasetika beroperasi. Hal ini tentunya membawa angin segar dari sudut pandang farmasetika yang belum pernah disorot sebelumnya. Dari penemuan obat baru hingga personalisasi pengobatan, data science membuka jalan bagi masa depan farmasetika yang lebih canggih dan efektif.
Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Reyvan Maulid