Уско грло се померило: утицај развоја софтвера уз помоћ агената у фармацеутској индустрији

Као и у свим индустријама, развој софтвера у фармацеутској/биотехнолошкој индустрији мења се брзо и неповратно. Као неко чији је основни посао усмерен на дизајн и развој софтвера у овој индустрији, посматрао сам како се мој посао мењао, али и како тек треба да се промени. У овом тексту понудићу комбинацију неоспорних чињеница, али и својих мишљења о томе који су тренутни проблеми и шта би било потребно да се они промене.

Текст ће бити подељен у три главна дела и почеће нечим што је прилично познато: потребом да се искористе сви подаци присутни у фармацеутској индустрији и начинима да се то постигне, као и тиме како се силоси, који ове проблеме чине тежим, формирају и учвршћују кроз софтверска решења. Други део ће поћи од те почетне премисе и фокусирати се на то шта је развој вођен агентима до сада урадио за силосе и шта може да уради даље. И на крају, шта видим као добар правац кретања када су у питању софтверска решења специјализована за фармацеутску индустрију.

Силоси и приступ подацима

Силоси¹ у великим компанијама су вештачки концепти који описују стваран проблем - одељења која се понашају као да живе у ограђеним вртовима, не сарађују и, што је још важније, не деле податке са другим одељењима. Технички, постојање једног таквог одељења или групе већ је довољно за постојање силоса (одељење које је силос и сви остали), али је много чешће да постоји више таквих силоса. И што је корпорација већа, већа је вероватноћа да такви силоси постоје.

Силоси се обично не стварају намерно. Еволуција силоса почиње из најбаналнијег разлога, а то је да је одељење хиперфокусирано на проблем који решава. Нарочито када су у питању истраживачке групе - циљ дате групе је веома јасан и грубо се може поделити у две групе: 1) откривање и валидација мета, што укључује разумевање биологије болести ради идентификације и валидације потенцијалних мета, или 2) идентификација и оптимизација водећих једињења, што подразумева идентификацију молекула који модулишу те мете и њихову постепену оптимизацију у погледу потентности, селективности, безбедности, фармакокинетике и других својстава потребних за даљи развој. Са ова два циља на уму, истраживачка група заиста готово никада не размишља о различитим начинима да унапреди или развије сарадњу међу одељењима. За то једноставно не постоји подстицај, али, што је још важније, нема ни времена за то када је хитно помоћи пацијентима.

Иако је оно „једна величина не одговара свима” углавном тачно уопште, када је реч о софтверу у фармацеутској индустрији, то је нарочито тачно. Зато је софтвер који развијају велика централизована одељења (попут IT одељења) веома тешко брзо развити и увести, просто зато што има много захтева различитих заинтересованих страна које треба уклопити. Уз то, та разноликост захтева често је или веома специфична, недовољно описана, променљиве природе (потреба се брзо мења, али тек након што се решење испроба), у супротности са оним што је раније развијено или са оним што траже друге заинтересоване стране, и увек - веома хитна.

То је разлог за настанак такозваног shadow IT ². Али за разлику од серије, shadow IT у фармацеутској индустрији је група која заиста најнепосредније оснажује научнике у лабораторији, било то добро или лоше. Shadow IT обично почиње од једног наменски запосленог у малом тиму или од постојећег члана који је довољно технички поткован да почне да развија мала софтверска решења по мери, потпуно прилагођена потребама научника у лабораторији. Ова решења се праве брзо, уз занемаривање већине добрих пракси развоја софтвера, нове функционалности се додају веома брзо, а циљ је да научници буду задовољни и оснажени кроз софтвер.

Иако ово звучи сјајно, како време пролази, у том одељењу има све више специјализованог софтвера и све више научника из лабораторије који се навикавају на тај софтвер, све док он не постане de facto обавезан и неопходан део радног процеса научника. Али у стварности, овај одељењски софтвер по мери учвршћује постојећи силос и, да ствар буде још забавнија, ако не од почетка, онда сигурно ускоро, добиће свог близанца развијеног у неком другом одељењу. Тиме на крају добијамо мноштво софтвера који се користи у различитим одељењима, који нема имплементиран одговарајући животни циклус развоја софтвера (SDLC ³), једва се одржава, али је превише критичан да би га се отарасили.

Овај софтвер је уједно и решење за чување и сервирање експерименталних података. Подаци, а нарочито приступ свим подацима у великим размерама, мокри су сан сваког инжењера/научника за податке, а још више од тога, недостатак таквог приступа у великим размерама спречава нас да откључамо мноштво увида и скратимо време које се троши у процесу откривања лекова.

Али, софтвер по мери који развија shadow IT решава само данашње проблеме и оне који ће доћи сутра. Нема времена, ни потребе, да се реши приступ свим подацима у компанији. Заправо, тврдио бих да је ово добар начин размишљања о проблему, али о томе ћу детаљније писати у неком другом тексту.

Развој вођен агентима у фармацеутској индустрији

Као што можете претпоставити из претходног дела, развој вођен агентима највише оснажује shadow IT. Развој софтвера је постао ⁴ толико јефтин да је развој интерних решења по мери избор о ком не треба ни размишљати. Та решења не само да раде боље, већ и лепше изгледају. Испробавање различитих идеја и тестирање шта ради а шта не иде још брже, што заузврат још више оснажује научнике.

Истина је да то производи и више кода који се не може одржавати ⁵ и који лежи унаоколо, али такође, пошто је све тако лако и јефтино, програмери немају времена да се заљубе у своје супер кул фантастично решење.

Ова романтична веза између програмера и његовог софтвера изузетно је доприносила учвршћивању силоса. Просто зато што, док је развој био спор, али и веома користан, имам много времена да видим колико је мој софтвер кул и користан, а свака нова функционалност је још једна строфа љубавне песме коју пишем том софтверу. А ако постоји ризик да неко друго решење долази да замени оно које сам ја написао, и још више ако оно заиста не покрива специфичне потребе групе са којом радим, наравно да ћу веома нерадо пристати на ту промену. Ово важи за сав развој софтвера, али у фармацији је нарочито важно, јер је софтвер толико прилагођен и посебан.

Развој вођен агентима спречава ме да се заљубим у своје решење и омогућава ранију проверу здравим разумом колико сам заљубљен у своју идеју решења. Брз циклус развоја софтвера много брже тестира идеје и показује да ли је решење корисно или не. А пошто га је било брзо и јефтино направити, није никакав проблем ни брзо га бацити.

Бржи и лакши развој софтвера такође даје више простора свим врстама идеја које су раније остајале само идеје, а не имплементација. Просто зато што би њихов развој одузео превише времена, а корист није била довољно јасна (или бар они који доносе одлуке нису били довољно убеђени). Сада могу једноставно да их испробам дајући инструкције Claude-у током паузе за кафу, док и даље завршавам задатке за које ме заправо плаћају.

И ово - прављење прототипова за доказ концепта за луде идеје - сужава избор онога што је уско грло: провлачење кроз све обруче да би се софтвер глобално увео у великој компанији и интегрисао са постојећим системима. Док је развој софтвера био спор(ији), није био стваран проблем то што је требало проћи процес добијања одговарајућих дозвола, сертификата и одобрења пре него што софтвер буде пуштен у рад. Што се интеграције тиче, такође није било баш видљиво колико је времена требало да се ти други системи припреме за читање/писање (било кроз имплементацију API слојева или кроз њихово скалирање). Томе је доприносила и чињеница да је, ако се време улагало у прављење неког софтвера по мери, постојала и подршка и одобрење менаџерских нивоа, који би помогли да се те потребе прогурају код других заинтересованих страна и да се ствари брже заврше.

Сада када је време развоја софтвера скраћено и када се може радити у слободно време, ови проблеми постају очигледни. Стога, моје је мишљење да:

• Процеси морају да се побољшају ако желимо да проширимо начине на које имамо користи од развоја софтвера вођеног агентима.
• Глобални системи, које је обавезно користити у целој организацији, попут data lake-ова, система за регистрацију, база података са описима експеримената и очитавањима, морају бити спремни за скалирање ради интеграција са високом пропусношћу

Тренутне конкурентске предности и предвиђање следећих корака у развоју софтвера у фармацији

Ово нас доводи до питања глобално уведеног софтвера који, иако није једна величина која одговара свима, сви запослени који раде са одређеним подацима морају обавезно да користе. Примери таквог софтвера су електронске лабораторијске свеске које чувају детаље протокола експеримената, системи за регистрацију једињења који чувају информације о дизајнираним лековима, или специјализована складишта података која чувају податке снимања, омикс податке или било коју другу врсту специјализованих експерименталних очитавања. Софтверски пејзаж таквих решења је огроман и постоје велики играчи са великим уговорима који нуде решења за овакве проблеме. И, очекивано, сваки од њих сада нуди различите варијанте AI решења која ће оснажити научнике који користе те алате.

Међутим, као и у многим другим индустријама, веома је вероватно да ова решења или зависе од приступа моделима водећих лабораторија или користе неке локално покретане моделе који су слабији од водећих модела.

Уз то, изгледа да је кориснички интерфејс избора чет интерфејс ⁶. Првенствено зато што омогућава кориснику да слободним језиком изрази једноставне и сложене захтеве и препусти апликацији, односно агенту, да схвати шта је корисник заиста мислио речима које је употребио.

Направити чет интерфејс који би у позадини користио водећи модел, или било који други модел, локално или удаљено хостован, није тешко. Тешко је поставити праве заштитне ограде и наметнути структуру тако да:

• Подаци се од корисника уносе у облику несређеног излива мисли, праћени сликама, PDF-овима, Excel и .tsv табелама, и чувају у исправној структури која се може користити у даљим корацима
• И да се кориснику сервирају увиди поткрепљени подацима, на основу оскудно формулисаног питања у промпту.

Уз све то, конкурентска предност је на страни тима који је у најбољој позицији да покрије потребе корисника. Тим у најбољој позицији је онај који је најближи кориснику, који брзо иновира и итерира брзим темпом, конвергирајући ка најбољем прототипу решења који се касније преузима и развија у професионално решење.

Што агент има више података на располагању, то ће одговори бити бољи. Најбољи сценарио је да агент има интеграције са свим специјализованим системима у компанији и да може да пружи најинформисаније одговоре.

Дозволити AI решењима добављача да приступају било ком другом систему осим оног који сами пружају захтеваће много поверења и још више рада како би се осигурало да AI добављача неће урадити нешто што не би требало.

Коначно, пошто сада знамо да је писање апликација заснованих на чету (интерфејс) јефтино и брзо, све док имамо приступ неком агенту (мозгу) који може да приступа системима који подржавају I/O високе пропусности (структури), лако ћемо правити нове и побољшане интерфејсе и тестирати их са новим, побољшаним или потпуно приватним и локалним, ако хоћете и сувереним, агентима који раде на нашој мрежи или су доступни преко API-ја и покрећу их водеће лабораторије.

Укратко, као и свуда, развој вођен агентима доноси промене у развој софтвера у фармацеутској индустрији. Доноси промене у начину на који се софтвер развија, а пошто један проблем више није проблем, прави списак уских грла се сужава. Колико добро будемо излазили на крај са тим уским грлима одредиће стварну брзину промена и напретка када је у питању развој софтвера у фармацеутској индустрији.

Најбољи тимови биће они који ће искористити нову брзину развоја софтвера да брзо итерирају кроз прототипове и иновативне идеје и конвергирају ка најбољем производу, који ће вероватно бити много више прилагођен. Али за разлику од раније, стварно прилагођавање биће само у заштитним оградама и инжењерингу пре-промпта чет интерфејса.

Остатак система, платформе и апликације које се глобално користе у целој компанији, не иду никуда, али ће морати да држе корак са потражњом за I/O. Успех скалирања у складу са овом потражњом одредиће колико се агенти могу искористити и колико могу да убрзају процес откривања лекова.

Изградњом праве структуре у смислу повезивања и интеграције великих система који чувају податке, и правих оквира који гурају напред и даље развијају најкорисније прототипове, агенти, који су мозак свега тога, постају веома заменљиви, а у случају високих рачуна, покретање јаког локалног модела омогућиће континуитет максималног коришћења интерних података, али ће уз то донети и приватност и потпуну контролу.

Референце