Eya Rziga
Ayodeji Alaran, fondateur et PDG de PBR Life Sciences, a commencé sa carrière en tant que pharmacien formé.
Expérience Professionnelle
Il a acquis de l’expérience en travaillant avec des entreprises pharmaceutiques mondiales telles que GlaxoSmithKline et Pfizer à travers l’Afrique et l’Asie. Pendant son mandat, il a été témoin des pertes significatives causées par un manque de données fiables.
Problèmes Rencontrés
Un problème récurrent était que les entreprises pharmaceutiques se retrouvaient avec de gros volumes d’inventaire expiré, principalement en raison de l’absence de données précises pour prévoir les tendances de maladies et déterminer la quantité nécessaire de médicaments à fabriquer ou à importer dans différents pays.
Création de PBR Life Sciences
Cette constatation a conduit à la création de PBR Life Sciences en 2016. Bien que des données de santé soient disponibles, le nettoyage et l’analyse de celles-ci pour respecter les normes mondiales se sont avérés difficiles.
Développement de l’IA
En conséquence, il a commencé à développer des modèles d’IA depuis le début, en se concentrant sur la standardisation des données.
Programme Google for Startups
Alors qu’Ayodeji rejoint le troisième groupe de la Google for Startups’ Growth Academy : programme AI for Health, il réfléchit aux moments clés, aux leçons et aux percées qui ont façonné son parcours, ainsi qu’à ce qui reste à venir.
Transformation grâce à l’IA
Former et construire des modèles d’IA a tout transformé pour nous. Au début, nous avons cherché des algorithmes d’IA formés sur des données de santé africaines mais n’avons pas pu en trouver, donc nous avons dû créer les nôtres.
Amélioration des Processus
Au départ, nettoyer un ensemble de données nous prenait huit à neuf mois, mais avec nos modèles d’IA propriétaires, cela ne prend maintenant que 20 minutes. Nous utilisons maintenant l’IA pour la standardisation des données afin de répondre aux exigences de l’OMS, car la plupart de nos données sont des données du monde réel.
Importance de la Connaissance du Domaine
Cependant, même avec une technologie avancée et des modèles d’IA, la connaissance du domaine reste cruciale. Notre équipe technique comprend des médecins, des pharmaciens et des scientifiques expérimentés qui possèdent des connaissances pratiques sur les maladies et les médicaments, garantissant l’exactitude et la pertinence de notre travail.
Déploiement de l’IA
L’IA a alimenté notre backend, et maintenant nous le transférons vers le terrain. Jusqu’à présent, la plupart de notre déploiement d’IA a eu lieu au sein du bureau, en se concentrant sur l’excellence opérationnelle.
Création de Valeur pour les Clients
Cependant, avec notre inclusion dans le programme Google for Startups, nous déplaçons maintenant notre attention vers la création de valeur pour nos clients et patients.
Explorations Futures
Par exemple, nous explorons la possibilité de combiner nos données propriétaires avec l’IA de Google pour visualiser la prévalence des maladies, localiser les zones avec des lacunes d’approvisionnement, ou intervenir dans des régions où les prix sont mal gérés. L’intégration de solutions comme Google Maps pourrait permettre aux travailleurs de la santé et aux entreprises pharmaceutiques de cartographier efficacement les opportunités de manière pratique.
Croissance sur les Marchés Émergents
L’IA stimule notre croissance alors que nous nous développons sur les marchés émergents. Les défis auxquels nous sommes confrontés s’étendent au-delà des pays individuels, affectant les marchés émergents dans leur ensemble.
Inclusion des Patients
De plus, alors que les entreprises pharmaceutiques mondiales passent des essais cliniques traditionnels à l’utilisation de grandes données et d’IA pour la découverte de médicaments, nous avons reconnu que les patients des marchés émergents sont souvent exclus de ces données, ce qui pourrait entraîner des médicaments développés sans tenir compte de ces populations.
Élargissement des Ensembles de Données
Pour y remédier, nous élargissons nos ensembles de données pour être plus complets. Par exemple, nous nous sommes récemment étendus au Ghana et au Kenya.
Objectifs Futurs
Notre objectif est d’être présent dans 20 pays au cours des 10 prochaines années, en veillant à ce que ces marchés soient représentés dans la découverte de médicaments, la tarification et l’introduction de nouvelles technologies.
Lancement de Nouveaux Produits
En juin, nous lançons trois nouveaux produits alimentés par l’IA, y compris le Health Data Lab, qui comportera le plus grand ensemble de données anonymisées de patients noirs au monde, destiné à améliorer la recherche clinique.
