La industria farmacéutica se encuentra en un momento crucial y la responsable es la Inteligencia Artificial. Algunos cambios ya se pueden observar en el análisis de expedientes clínicos porque hoy es posible revisar grandes cantidades de información en apenas unos segundos. Aunque de ninguna manera son todos los beneficios porque hay más.
Una investigación de McKinsey & Company proyecta que la IA generativa podría aumentar los ingresos anuales de la industria farmacéutica y de productos médicos en hasta 110,000 millones de dólares al agilizar el proceso de investigación y desarrollo que requiere muchos recursos y tiempo.
5 formas en que la IA va a transformar la industria farmacéutica
Por otra parte, Diego Herrera, Sr. Account Executive de Appian, afirma que a medida que el mundo cambia para maximizar el potencial de la IA hay 5 tendencias que redefinirán la industria farmacéutica durante los próximos años.
Aceleración del descubrimiento de fármacos con IA y aprendizaje automático (ML)
En los sectores farmacéutico y biotecnológico estas tendencias acortarán drásticamente los ciclos de desarrollo de fármacos. Se estima que ahora serán de 2 a 3 años en lugar de los 7 a 10 años tradicionales. Esto significa que podemos esperar un impulso real hacia la medicina personalizada porque la IA y el ML nos ayudarán a segmentar mejor a los pacientes.
Además es probable que veamos tasas de fracaso más bajas en los ensayos clínicos debido a la mejora del modelado predictivo y a las terapias innovadoras que son posibles gracias a la edición de genes, como las terapias celulares.
Esencialmente, la IA y el ML están facilitando la identificación de nuevas terapias farmacológicas e incluso el descubrimiento de nuevos propósitos valiosos para los tratamientos existentes.
En la prestación de servicios sanitarios, podemos anticipar herramientas de diagnóstico más precisas impulsadas por la IA. Esto mejorará la predicción y prevención de enfermedades a través de evaluaciones de riesgos genéticos.
Las innovaciones en investigación y desarrollo que lo cambian todo
Con el tiempo la IA se integrará en todas las etapas de la investigación y desarrollo. Esto permite pasar del desarrollo de fármacos lineal a paralelo. En lugar de esperar a que termine cada fase, las empresas pueden probar muchos candidatos a fármacos simultáneamente.
También pueden predecir problemas y optimizar los diseños de los ensayos. Este enfoque paralelo, respaldado por simulaciones avanzadas, ayuda a las empresas a escapar de las trayectorias de desarrollo lineales.
Los dispositivos de monitoreo remoto y otros métodos de recopilación de datos del mundo real están sacudiendo los ensayos clínicos. Los sistemas de IA ahora utilizan datos diversos para hacer coincidir a los pacientes con los ensayos y realizar un seguimiento de su progreso. Esta poderosa combinación permite pruebas descentralizadas, lo que facilita que las personas participen desde casa. Como resultado, los estudios clínicos pueden inscribir a participantes más diversos.
También se estudia la aparición de “gemelos digitales” para probar las respuestas a los fármacos en entornos clínicos. Este concepto no solo mejorará el desarrollo de fármacos, sino que también agilizará los procesos de fabricación, lo que facilitará la ampliación de los ensayos clínicos a la producción completa. Los investigadores pueden probar terapias en réplicas virtuales sin el riesgo o el costo de los ensayos en pacientes reales.
Evolución regulatoria en la era de la IA
Se espera que el proceso regulatorio para las presentaciones y aprobaciones se acelere significativamente mientras que el panorama regulatorio está evolucionando para adaptarse a los avances tecnológicos en el desarrollo de medicamentos.
Los procesos de presentación y aprobación son cada vez más ágiles con la posibilidad de tener revisiones en línea. Es posible que las autoridades sanitarias comiencen a revisar los expedientes en una fase más temprana del desarrollo. Esto podría conducir a rutas de aprobación más rápidas.
Siguen existiendo obstáculos regulatorios, especialmente para la IA en dispositivos médicos y el software como dispositivo médico (SaMD). Sin embargo, los reguladores están trabajando para comprender y abordar los riesgos. Esto podría facilitar el camino para un uso más amplio de la IA en las clínicas.
La evolución de la fuerza laboral científica
El cambio en el desarrollo de fármacos está creando una demanda de un nuevo tipo de científico. Esta persona debe combinar una profunda comprensión biológica con habilidades computacionales. Los equipos de descubrimiento de fármacos necesitan biólogos computacionales para interpretar las secuencias genéticas y las redes neuronales.
Los químicos medicinales ahora trabajan con IA para diseñar nuevos compuestos. Los investigadores clínicos utilizan la analítica avanzada para optimizar los diseños de los ensayos. Se espera un aumento de la demanda de roles híbridos que combinen experiencia biológica y habilidades de ciencia de datos.
Inversión estratégica en capacidades de IA
Los patrones de inversión están cambiando. Cada vez se presta más atención a las inversiones en las primeras fases de las tecnologías de plataforma y los activos de datos. La mayoría de las empresas farmacéuticas todavía se encuentran en las primeras etapas de su viaje hacia la IA.
Muchos han utilizado herramientas básicas de IA para tareas avanzadas de búsqueda y creación de informes. El siguiente paso es utilizar la IA en plataformas sólidas de nivel empresarial para abordar procesos complejos en programas más grandes.
