БАДы и искусственный интеллект: как технологии меняют нутрицевтику

Искусственный интеллект стал незаменимым инструментом в самых разных сферах. Успехи ИИ в фармацевтике известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки вакцины от коронавируса до нескольких месяцев, тогда как классические исследования заняли бы минимум год-два.

Не меньше возможностей у ИИ в нутрицевтике и производстве биологически активных добавок (БАД). Рассказываем, каких изменений можно ожидать на рынке БАД в 2025 году.

Роль искусственного интеллекта в нутрицевтике

Начиная от процесса разработки биологически активных добавок до их продаж в аптеке или на маркетплейсе, производителям приходится работать с огромными объемами данных. 

Результаты статистических исследований, изучение потребительского спроса и мировых трендов, мониторинг постов на форумах и в социальных сетях — все это полезные сведения для производителей БАД.

Однако ввиду огромного количества информации и ее разрозненности, обработать эти данные очень сложно. Сейчас с этой задачей справляется искусственный интеллект.

Совершенствование технологий оказало существенное влияние на производство БАД: модернизируются методы разработки, повышается качество продукции, расширяются возможности персонализации. ИИ используется на всех стадиях производства БАД — от разработки новых форм до продвижения и реализации готовой продукции.

Актуальные тренды и технологии в производстве БАДов:

1. Нанотехнологии для повышения биодоступности. Биологически активные вещества инкапсулируют в наночастицы, благодаря чему их биодоступность повышается на 40–50%. Согласно исследованиям института биоорганической химии РАН, наноцевтики увеличивают эффективность БАД на 35%.

2. 3D-печать БАД. Американские компании начали использовать 3D-принтеры для производства капсул с индивидуальными дозировками БАВ. Такой продукт пользуется повышенным спросом среди спортсменов и людей с особыми потребностями.

3. Компьютерное моделирование. Прогнозировать эффективность биодобавок теперь можно уже на этапе разработки. ИИ позволяет моделировать биохимическое взаимодействие компонентов и более точно определять реакцию организма, что снижает затраты и сокращает время клинических испытаний. 

4. Определение дефицитов с помощью ИИ. Американские специалисты используют спутниковые системы и искусственный интеллект для определения населенных пунктов, в которых существует высокий риск дефицита микроэлементов. 

Персонализированные БАДы становятся доступнее благодаря развитию тестов ДНК и анализов микробиоты. Потребитель получает индивидуальное решение, учитывающее его метаболизм, генетику, состояние кишечной микрофлоры.

ИИ решает многие маркетинговые задачи: собирает данные и анализирует поведения потребителей, формирует персональные подборку товаров, которые могут их заинтересовать.

Как ИИ помогает в разработке новых БАДов

Искусственный интеллект позволяет быстро и точно анализировать большие объемы информации: результаты клинических исследований, отзывы потребителей, современные тренды. Анализ таких данных впоследствии используется для разработки рецептур с учетом потребностей разных групп потребителей.

Ключевые возможности ИИ:

• поиск эффективных и безопасных сочетаний компонентов;

• анализ новых компонентов и их потенциальное действие на организм;

• моделирование взаимодействия БАД с организмом;

• прогнозирование эффектов от применения биодобавок;

• разработка персонализированных добавок.

ИИ не создаст готовое решение, все-таки это прерогатива технологов, но он позволяет осуществлять приблизительное прогнозирование эффективности БАДов, а это уже большое подспорье для индустрии в целом.

ИИ позволяет сократить время на исследования благодаря генеративным моделям, а также отсеять малоэффективные комбинации на раннем этапе и сосредоточиться на более перспективных формулах.

Прототипирование при производстве БАД осуществляется с помощью 3D-печати. Технология позволяет:

• персонализировать БАД, создав капсулу с точными содержанием микроэлементов, с определенной формой БАВ или скоростью высвобождения;

• создать структуру биологических тканей для определения поглощения БАД;

• производство биодобавки небольшими партиями по мере необходимости.

Разработка БАДов с помощью ИИ уже практикуется. В качестве успешного примера — биодобавка Ageless Cell, предназначенная для замедления клеточного старения. Ученые сформировали базу данных с результатами биомедицинских исследований, где собрали химические соединения с наибольшим потенциалом в борьбе со старением. Базу проанализировали с помощью технологий глубокого обучения и выделили комбинацию безопасных и наиболее эффективных молекул. 

Другой пример — платформа GenAIS, предназначенная для подбора биодобавок с учетом генетических особенностей конкретного человека. Согласно клиническим исследованиям Triangle Scientific, БАД, подобранный для группы людей с помощью ИИ, позволил снизить уровень плохого холестерина на 25,3%. Тогда как в группе, получавшей добавки под руководством врача без участия ИИ, этот показатель составил лишь 15,2%. 

Однако обойтись полностью без человеческого участия не получится. После анализа и поиска перспективных соединений, наступает очередь более глубоких исследований при участии биотехнологов. 

Персонализированные БАДы с помощью ИИ: будущее нутрицевтики

Персонализированные БАДы учитывают возраст, пол, образ жизни, уровень физической активности, результаты анализов. Многие производители уже выпускают комплексы, ориентированные на узкий круг потребителей. 

Персонализации способствует развитие онлайн-сервисов и мобильных приложений, позволяющих получить консультацию врача или нутрициолога, и на основе рекомендаций подобрать соответствующие продукты.

ИИ позволяет увеличить эффективность приема БАД на основе генетики. Как это работает? Многие люди принимают биодобавки неосознанно и бесконтрольно, поскольку не знают, какие именно БАД им необходимы, и следуют современным трендам.

Последние несколько лет большой популярностью пользуются генетические чекапы. Человек получает информацию о состоянии своего организма, предрасположенности к тем или иным заболеваниям, но понятия не имеет, как этой информацией воспользоваться. 

Технология GenAIS позволяет выявить генетические особенности и сформировать персональный план профилактики заболеваний для конкретного человека. 

А вот по мнению специалистов счетной палаты США (GAO), витаминные комплексы на основе ДНК-тестов могут вводить потребителя в заблуждение. Вероятность развития дефицита витаминов зависит не только от последовательности генов, сколько от взаимодействий между генами, культурой питания и образом жизни в целом.

ИИ в производстве БАДов: повышение качества и оптимизация процессов

Автоматизированные системы влияют на качество продукции. Современные производственные линии способны с высокой точностью выполнять смешивание, фасовку и другие технологические операции. Использование ИИ позволяет минимизировать влияние человеческого фактора и обеспечить высокую точность операций.

Автоматизация производства БАДов имеет несколько важных преимуществ:

• оптимизация производственных расходов за счет высокой точности операций;

• сокращение времени производства на 30–40%;

• снижение уровня брака на 25%.

БАДы относятся к пищевой продукции, поэтому они должны соответствовать требованиям, установленным ТР ТС 021/2011. Современные роботизированные системы с машинным зрением способны одновременно воспринимать огромное количество объектов, что сокращает время выполнения задач и расширяет возможности производства.

Такие машины используются для считывания штрих-кода и проверки правильности маркировки, контроля качества упаковки и целостности продукции. По данным Statista, использовании ИИ в процессе тестирования и контроля качества позволяет снизить количество несоответствий на 35%.

Роботизированные системы также используются для оптимизации рутинных механических процессов:

• сортировки и выбраковки продукции;

• транспортировки тары на конвейер;

• упаковки капсул в блистеры или бутылочки, и далее — по коробкам;

• паллетирования.

ИИ используется в процессах техобслуживания и ремонта. Современные технологии полагаются на сложную и дорогостоящую аппаратуру. Выход оборудования из строя может остановить весь производственный процесс, что приведет к значительным убыткам и срыву поставок. 

Предиктивная модель техподдержки, основанная на алгоритмах ИИ, автоматически получает данные о работе оборудования, анализирует их и сигнализирует об опасности выхода узлов и механизмов из строя. 

Методы машинного обучения позволяют разрабатывать оптимальные графики работы оборудования для снижения эксплуатационных расходов, более эффективно распределять ресурсы и рационально планировать транспортные маршруты для сокращения затрат на логистику. 

ИИ в маркетинге и продажах БАДов: новые возможности

Внедрение технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы — не просто тренд, а необходимость. ИИ в маркетинге БАДов используется для анализа поведения потенциальных потребителей и помогает:

• определить, какие БАДы интересуют разных клиентов, на основе истории их просмотров, кликов на рекламные баннеры;

• предсказывать, какие покупки в дальнейшем может совершить потребитель, на основе его прошлых заказов;

• анализировать отзывы о продукции в социальных сетях и чатах, распознавать положительную и отрицательную тональность, чтобы в дальнейшем передать эту информацию для улучшения качества;

• анализировать частоту покупок и снижение активности пользователей, чтобы определить вероятность оттока и сделать персонализированное предложение.

Подобные технологии уже давно используют в сфере электронной коммерции, банкинге. Wildberries и Ozon применяют машинное обучение для улучшения результатов поиска и повышения точности рекомендаций. 

Другой популярный тренд — персонализированная реклама, ориентированная на индивидуальные потребности клиента. ИИ играет важную роль в сборе и анализе данных, которые в дальнейшем будут использоваться для выбора рекламного механизма. Как это работает?

Другая возможность нейросетей — способность прогнозировать будущие изменения в потребностях клиентов. Анализируя предыдущие заказы и поведение на сайте, ИИ определяет вероятные покупки в дальнейшем. 

Например, если ранее пользователь приобретал спортивное оборудование, искусственный интеллект предложит приобрести аксессуары для него или спортивное питание из новой коллекции. 

Еще одно преимущество ИИ — способность обрабатывать информацию в реальном времени. Благодаря этому можно быстро реагировать на любые изменения в поведении пользователей и адаптировать рекламные кампании.

Искусственный интеллект делает ответы чат-ботов более релевантными и адаптирует их к изменениям в поведении пользователей. Машинное обучение постоянно расширяет базу знаний — через несколько месяцев после внедрения виртуальный консультант может ответить на 90% вопросов пользователей.

Перспективы и вызовы ИИ в индустрии БАДов

К работе искусственного интеллекта все еще недоверчиво относится множество специалистов. Они не понимают, почему ИИ предлагает им те или иные решения. Сомнения вызывает и совершенство искусственного интеллекта. 

Когда речь идет о биодобавках, которые непосредственно влияют на здоровье и жизнь потребителей, ошибок быть не должно, а современные технологии пока не могут гарантировать этого на 100%.

Затрудняют внедрение искусственного интеллекта и длительные сроки его разработки. Для того чтобы ИИ мог помогать в создании биодобавок и анализе данных, необходимо привлечь биотехнологов и технологов-разработчиков. Это не только повышает точность и эффективность работы нейросети, но и увеличивает период, необходимый для ее запуска. 

Внедрение ИИ требует значительных инвестиций, что становится серьезной преградой для небольших компаний и начинающих предпринимателей. Основные компоненты затрат:

• стартовые исследования — от 5 000 долларов;

• сбор и подготовка данных — от 10 000 долларов;

• разработка модели — от 20 000 долларов;

• интеграция с существующими системами — от 10 000 долларов;

• тестирование — от 5 000 долларов;

• обеспечение безопасности — от 5 000 долларов;

• обслуживание и обновление — от 5 000 долларов.

Из-за высокой стоимости разработка и внедрение ИИ происходит поэтапно, что также увеличивает сроки выхода на рынок новых продуктов. 

Использование ИИ предполагает сбор, хранение и обработку больших объемов данных. Некоторые из них могут содержать личные сведения и коммерческие секреты, поэтому вопросы сохранения конфиденциальности стоят особенно остро. Как подготовиться к изменениям законодательства в новом году узнайте здесь.

Заключение: как искусственный интеллект меняет нутрицевтику

ИИ и биологически активные добавки стремительно движутся навстречу друг другу. И это неудивительно — нейросети открывают новые возможности для производства и персонализации биодобавок, поиска эффективных сочетаний ингредиентов, улучшения качества продукции.

БАДы стали неотъемлемой частью жизни: способом поддержать здоровье в условиях повышенных физических и эмоциональных нагрузок, восполнить недостаток витаминов, микро- и макроэлементов. 

Вместе с тем, прием биодобавок необходимо контролировать. В будущем в этом также сможет помочь искусственный интеллект. Сегодня чат-боты не способны заменить консультацию специалиста, но усовершенствованные модели ИИ со временем смогут анализировать самочувствие, образ жизни и другую информацию. Смогут выявлять закономерности в пищевых привычках, способствующие развитию дефицита витаминов, и корректировать рацион до того, как появятся симптомы. 

Современное производство требует больших инвестиций. Но начать бизнес можно и без значительных вложений, передав решение всех технических вопросов на аутсорсинг Endorphin. Собственное производство полного цикла позволяет выпустить первую партию продукции уже через 7 дней после подписания договора. 

Сотрудничество с Эндорфин — это:

• более 190 готовых рецептур, а также возможность разработки индивидуальных формул;

• оформление документов для регистрации БАД;

• помощь в выборе упаковки и разработке дизайна этикеток.

В случае изменения потребительского спроса производственные мощности позволяют быстро увеличить или сократить объем партии, изменить форму выпуска. 

Оставьте заявку на консультацию, чтобы узнать больше о контрактном производстве.