Intellectual Property Challenges in Artificial Intelligence- Driven Drug Development: A Global Perspective

Abstract

In an era of rapid transformation in the global pharmaceutical industry, artificial intelligence (AI), with its powerful data analysis and predictive capabilities, is changing traditional drug development models. The application of AI technology in drug molecule design and clinical trials has significantly improved the efficiency and accuracy of drug development, and dramatically shortened the time from laboratory to clinical application. For example, AI can not only analyze biomedical literature and related research to discover potential drug targets, but also design new bioactive molecular structures based on predictions of protein three-dimensional structures. These technological advancements have not only brought hope for addressing intractable complications but have also become a significant driving force for the development of the pharmaceutical industry. However, the widespread application of AI in drug development has also brought new challenges at both the technical and legal levels. At the legal level, issues such as data ownership, intellectual property disputes, and the apportionment of algorithmic liability are becoming increasingly prominent. Furthermore, differences in technological development levels and legal regulations among countries have introduced uncertainty into cross-border cooperation. For example, the gap between the EU's General Data Protection Regulation (GDPR) and the relatively flexible intellectual property system in the United States has led to rule conflicts. Хиймэл оюунд суурилсан эмийн хөгжүүлэлтийноюуны өмчийн сорилтууд: Дэлхийн хэтийн төлөв [Товч утга] Дэлхийн эмийн үйлдвэрлэлийн хурдацтай өөрчлөлтийн эрин үед хиймэл оюун өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, урьдчилан таамаглах чадвараараа эмийн хөгжлийн уламжлалт загварыг өөрчилж байна1. Эмийн молекулын дизайн, эмнэлзүйн туршилтыг оновчтой болгоход хиймэл оюуны технологийг ашигласнаар эмийн боловсруулалтын үр ашиг, нарийвчлалыг эрс сайжруулж, лабораториос эмнэлзүйн хэрэглээ хүртэлх үеийг мэдэгдэхүйц богиносгосон2. Тухайлбал, хиймэл оюун нь био-анагаахын ном, зохиолд дүн шинжилгээг хийж эмийн боломжит зорилтуудыг илрүүлэхээс гадна3 уургийн гурван хэмжээст бүтцийн таамаглалд тулгуурлан биологийн идэвхжилттэй шинэ молекулын бүтцийг зохион бүтээх боломжтой4. Эдгээр технологийн дэвшил нь хүнд хэлбэрийн өвчнийг даван туулах итгэл найдвар төрүүлээд зогсохгүй эмийн үйлдвэрлэлийн хөгжлийг дэмжих гол хөдөлгөгч хүч болж байна5. Гэхдээ хиймэл оюуныг эмийн судалгаа, хөгжүүлэлтийн салбарт өргөнөөр ашиглах нь техникийн болон эрх зүйн түвшинд шинэ сорилтуудыг дагуулж байна. Техникийн хувьд хиймэл оюун алгоритмын хар хайрцаг (black box) шинж чанар, өгөгдөл боловсруулах нарийн төвөгтэй байдал нь судалгааны үйл явцын тайлбарлагдах болон найдвартай байдалд эргэлзээ төрүүлж байна. Эрх зүйн хүрээнд өгөгдөл өмчлөх эрх, оюуны өмчийн маргаан, алгоритмын хариуцлагын хуваарилалт зэрэг асуудлууд улам бүр хурцдаж байна. Түүнчлэн улс орнуудын технологийн хөгжлийн түвшин болон эрх зүйн зохицуулалтын ялгаатай байдал нь хил дамнасан хамтын ажиллагаанд тодорхойгүй байдлыг үүсгэж байна. Жишээлбэл, Европын Холбооны «Мэдээлэл хамгаалах ерөнхий журам» (GDPR) болон АНУ-ын харьцангуй уян хатан оюуны өмчийн тогтолцоо хоорондын зөрүү нь дүрмийн зөрчилдөөн үүсгэдэг бол хөгжиж буй орнуудын хууль тогтоомжийн хоцрогдол нь тэднийг дэлхийн инновацын сүлжээнд оролцох боломжийг хязгаарлаж байна. [Түлхүүр үг] Хиймэл оюун, эмийн хөгжил, оюуны өмч, эрх зүйн зохицуулалт.

Ähnliche Arbeiten