پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه داروسازی، با ساده‌سازی فرآیند توسعه دارو و مراقبت بیمار، به یک روش پرطرفدار تبدیل شده است. هوش مصنوعی تغییرات قابل توجهی در صنعت داروسازی ایجاد کرده است، فرآیندها را کارآمدتر، خطاهای انسانی را کاهش داده و تسریع نوآوری می‌کند. توسعه داروهای جدید فرآیندی پیچیده، طولانی و هزینه‌بر است. با این حال، هوش مصنوعی این جانب داروسازی را به‌وسیله موفقیت در شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر داروها، به انقلاب آورده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند حجم زیادی داده را تجزیه و تحلیل کنند و همچنین مواد دارویی پتانسیلی را شناسایی، اثربخشی و عوارض جانبی ممکن آن‌ها را پیش‌بینی نمایند. این علاوه بر تسریع فرآیند توسعه دارو، هزینه را نیز کاهش می‌دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در سفارشی‌سازی درمان‌های دارویی به‌کار گرفته شود، با در نظر گرفتن ژنتیک بیمار، سبک زندگی و سایر عوامل برای پیش‌بینی اثربخشی و عوارض جانبی دارو. هوش مصنوعی همچنین نقش حیاتی‌ای در بهبود مراقبت بیمار در داروخانه دارد. از آن برای خودکارسازی وظایف روزمره مانند توزیع داروها استفاده می‌شود که نه تنها ریسک خطاهای انسانی را کاهش می‌دهد بلکه زمان داروسازان را آزاد می‌کند تا بیشتر بر روی مشاوره بیمار و وظایف مهم دیگر تمرکز کنند. ربات‌های چت در چارچوب هوش مصنوعی قادرند تا به پرسش‌های بیماران پاسخ دهند، یادآوری دارو را برای آن‌ها فراهم کنند و حتی به مانیتور کردن سلامتی بیماران بپردازند. این ربات‌ها قادرند علایم بیماران و تاریخچه پزشکی آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و مشاوره سفارشی را ارایه دهند، که باعث دسترسی و کارآیی بهتر در مراقبت‌های بهداشتی می‌شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی دقت مدیریت دارو را افزایش می‌دهد. با کمک هوش مصنوعی، داروسازان می‌توانند تاریخچه دارویی بیمار را پیگیری، تداخلات دارویی ممکن را شناسایی و از وقوع رویدادهای دارویی آسیب‌زا جلوگیری کنند. هوش مصنوعی همچنین قادر است پیش‌بینی کند که کدام بیماران در خطر عدم رعایت برنامه دارویی خود هستند، که این امر به داروسازان اجازه می‌دهد که مداخله کرده و حمایت‌های لازم را ارایه کنند. هوش مصنوعی همچنین روش داروخانه‌ها در مدیریت موجودی را تغییر می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌شده با استفاده از هوش مصنوعی، می‌تواند تقاضای داروهای مختلف را پیش‌بینی کند و به داروخانه‌ها در بهینه‌سازی موجودی و کاهش اتلاف کمک کند. این امر نه تنها کارآیی داروخانه‌ها را بهبود می‌بخشد بلکه اطمینان می‌یابد که بیماران در زمان مورد نیاز به داروهایی که نیاز دارند دسترسی داشته باشند. با توجه به اهمیت بیان‌شده، در پژوهش حاضر بر آن شدیم که به ارایه مدلی بر پایه هوش مصنوعی بپردازیم که بتواند از مدیریت مشتریان گرفته تا زمان رسیدن دارو به دست مشتریان را در 4 مرحله مختلف بهینه‌سازی نماید. اﻫﻤﻴﺖ ﺗﺤﻘﻴﻖ از ﺑﻌﺪ ﻧﻈﺮی اﻳﻦ اﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﺎ اﻓﺰاﻳﺶ ﺳﺮﻋﺖ ﺗﺤﻮل در ﻋﻠﻮم، ﺿﺮورت اﺳﺘﻔﺎده از داﻧﺶ‌ﻫﺎی ﻧﻮﻳﻦ ﺑﻴﺶ از ﭘﻴﺶ ﻣﺤﺮز ﺷﺪه اﺳﺖ. هوش مصنوعی ﺑﻪ ﻋﻨﻮان رشته علمی ﻧﻮﻳﻦ در زمینه ﺑﺎزﻳﺎبی و اﺳﺘﺨﺮاج اﻃﻼﻋﺎت میﺗﻮاﻧﺪ، ﺗﺄﺛﻴﺮ ﺷﺎﻳﺎن ﺗﻮجهی در دﺳﺘﻴﺎبی ﺑﻪ اﻳﻦ اﻫﺪاف داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ. اﻟﮕﻮرﻳﺘﻢ‌ﻫﺎی بر پایه هوش مصنوعی ﺑﺴﻴﺎر ﻣﺘﻨﻮع و ﭘﺮ ﻛﺎرﺑﺮد ﻫﺴﺘﻨﺪ، اﻣﺎ ﻣﻘﺎﻻت ﭘﮋوهشی و ﻣﻘﺎﻻت ﻣﻔﻬﻮمی ﻣﺮﺑﻮط ﺑﻪ اﺳﺘﻔﺎده از هوش مصنوعی در ﺻﻨﻌﺖ دارو و ﺑﻪ‌وﻳﮋه اﺳﺘﻔﺎده از آن در حیطه ﺑﺎزارﻳﺎبی و ﻓﺮوش، ﺑﺴﻴﺎر اﻧﺪک اﺳﺖ و ﻫﻤﻴﻦ ﻣﺴﺌﻠﻪ اﻧﮕﻴﺰه‌ای ﺑﺮای ﺷﺮوع ﺗﺤﻘﻴﻖ ﺣﺎﺿﺮ ﺑﻮده اﺳﺖ. در اﻳﻦ تحقیق ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﺑﺨﺶ‌ﺑﻨﺪی ﻣﺸﺘﺮﻳﺎن، مدیریت موجودی دارو در داروخانه‌ها، پیش‌بینی تقاضا داروهای ضروری و پیش‌بینی زمان تحویل دارو و همچنین ﺗﺤﻠﻴﻞ وﻳﮋگی‌ﻫﺎی ﻫﺮ ﺑﺨﺶ، اﻃﻼﻋﺎتی ﻓﺮاﻫﻢ ﺧﻮاﻫﺪ ﺷﺪ ﻛﻪ می‌ﺗﻮاﻧﺪ ﻣﺒﻨﺎی ﺗﺼﻤﻴﻢ‌ﮔﻴﺮی ﻣﺪﻳﺮان ﺑﺮای ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ‌رﻳﺰی و ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻫﺪف ﺑﺮای آﻳﻨﺪه ﺑﺎﺷﺪ. اﻫﻤﻴﺖ ﺗﺤﻘﻴﻖ از حیث ﻛﺎرﺑﺮدی ﻧﻴﺰ در اﻳﻦ اﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﻧﺘﺎﻳﺞ اﻳﻦ ﺗﺤﻘﻴﻖ، اﻃﻼﻋﺎت و ﺷﺎﺧﺺ‌ﻫﺎی ﻻزم ﺑﺮای ﺗﺼﻤﻴﻢ‌ﮔﻴﺮی و ﺑﺮﻧﺎﻣﻪ‌رﻳﺰی ﻣﺪﻳﺮان ﺑﺎزارﻳﺎبی و ﻓﺮوش ﺳﺎزﻣﺎن‌ﻫﺎی دارویی، ﻣﻴﺎن ﺣﺠﻢ عظیمی از داده‌ﻫﺎی ﻣﻮﺟﻮد، ﻓﺮاﻫﻢ ﺧﻮاﻫﺪ ﺷﺪ. ﺑﻪ کمک اﻳﻦ روش‌ها ﺗﻮﺻﻴﻪ‌ﻫﺎی اراﺋﻪ ﺷﺪه ﺑﺮای رﻓﺘﺎر ﺑﺎ ﻫﺮ ﺑﺨﺶ، یک اﻟﮕﻮی ﻋﻠﻤﻲ و ﻋﻤﻠﻲ در اﺧﺘﻴﺎر ﻣﺪﻳﺮان ﺑﺎزارﻳﺎبی و ﻓﺮوش ﺳﺎزﻣﺎن‌ﻫﺎی دارویی ﻗﺮار ﻣﻲ‌ﮔﻴﺮد ﻛﻪ می‌ﺗﻮاﻧﺪ آن‌ها را در رﺳﻴﺪن ﺑﻪ ﭘﺎﺳﺦ ﺳﺆاﻻت و ارایه ﭘﻴﺸﻨﻬﺎدﻫﺎی ﻣﻨﺎﺳﺐ و ﻛﺎرﺑﺮدی ﻳﺎری رﺳﺎﻧﺪ و در ﻧﺘﻴﺠﻪ ﺑﻪ ارﺗﻘﺎی ﺗﺼﻤﻴﻤﺎت ﻫﻮﺷﻤﻨﺪانه ﻣﺪﻳﺮیتی و ﺑﻬﺒﻮد ﻣﺰﻳﺖ رﻗﺎبتی در ﺻﻨﻌﺖ دارو ﻣﻨﺠﺮ ﺷﻮد. ﺑﻪ‌ﻃﻮر ﻛﻠﻲ، ﻣﻲ‌ﺗﻮان انگیزه اﺟﺮای ﭘﮋوﻫﺶ ﺣﺎﺿﺮ را اینگونه ﺧﻼﺻﻪ ﻛﺮد، کمک ﺑﻪ ﻣﺪﻳﺮان ﺑﺎزارﻳﺎبی و ﻓﺮوش ﺻﻨﻌﺖ دارو و همچنین مدیریت انبارها از ﻃﺮﻳﻖ ﺗﻌﻴﻴﻦ و ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﺨﺶ‌ﻫﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ پروسه تحویل دارو به مشتریان و ارایه ﭘﻴﺸﻨﻬﺎدﻫﺎی ﻣﺘﻨﺎﺳﺐ ﺑﺎ ﻫﺮ ﺑﺨﺶ، ﺑﺮای ﺣﻔﻆ و اﻓﺰاﻳﺶ ﺧﺮﻳﺪ آﻧﺎن ﺑﻪ کمک روش‌ﻫﺎی هوش مصنوعی. اهداف کلی: بخش‌بندی مشتریان، بهینه‌سازی مدیریت موجودی، تقاضا داروهای ضروری و زمان تحویل دارو برای مراکز داروپخش با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین اعم از خوشه‌بندی و رگرسیون. اهداف ویژه: کشف الگوی پیش‌بینی ارزیابی خدمات مراکز پخش دارو به‌وسیله روش‌های یادگیری ماشین. اهداف کاربردی: طراحی سامانه بهینه‌سازی ارایه خدمات به مشتریان صنعت دارو.