El uso de inteligencia artificial (IA) dentro de la industria farmacéutica cada vez es más frecuente. Se trata de una herramienta que llegó para quedarse porque tiene el potencial de crear cambios radicales en diversas áreas. Sus aplicaciones van desde la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos hasta la optimización de la producción y la personalización de tratamientos.
¿Qué es la IA?
Antes de avanzar es necesario explicar un concepto fundamental. La IA es un campo de la informática que se enfoca en crear máquinas y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Lo anterior incluye habilidades como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y el lenguaje natural.
¿Quiénes inventaron la IA?
La pregunta es muy compleja porque no hay una única persona que pueda ser acreditada como “creadora” de la IA. Todo fue posible gracias al trabajo de muchos científicos, matemáticos y filósofos a lo largo de décadas; sin embargo, de manera convencional hay tres figuras que pusieron los cimientos para su desarrollo.
- Alan Turing: Fue un matemático británico que, en la década de 1950, propuso el “test de Turing” como una forma de evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un humano.
- John McCarthy: Acuñó el término “inteligencia artificial” en 1956 durante la conferencia de Dartmouth, donde se reunieron muchos de los pioneros de la IA.
- Marvin Minsky: Otro pionero de la IA y cofundador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT.
Beneficios de la IA en la industria farmacéutica
De regreso con el tema central, la IA aplicada en la industria farmacéutica destaca porque ofrece una serie de beneficios y dentro de los principales se encuentran los siguientes.
- Aceleración del descubrimiento de fármacos: la IA reduce significativamente el tiempo necesario para generar nuevos fármacos.
- Reducción de costos: la IA optimiza los procesos de investigación, desarrollo y producción, lo que se traduce en ahorros significativos.
- Mejora de la eficacia y seguridad de los fármacos: la IA permite predecir la respuesta de los pacientes a los tratamientos y minimizar los riesgos de reacciones adversas.
- Medicina más personalizada: la IA facilita el desarrollo de tratamientos adaptados a las necesidades individuales de cada paciente.
- Mayor eficiencia en los ensayos clínicos: la IA optimiza la selección de pacientes y la recopilación de datos, mejorando la calidad de los ensayos.
¿Cuáles son los usos actuales de la IA en la industria farmacéutica?
Finalmente, en estos momentos la IA ya se utiliza en la industria farmacéutica con distintos objetivos y en la siguiente lista te compartimos los principales.
Descubrimiento y desarrollo de fármacos
- La IA acelera el proceso de identificación de nuevas moléculas y compuestos prometedores al analizar grandes volúmenes de datos genómicos, proteómicos y químicos.
- Permite predecir la eficacia y seguridad de los fármacos, reduciendo el tiempo y el costo de los ensayos clínicos.
- Facilita el reposicionamiento de fármacos existentes para tratar nuevas enfermedades.
Medicina personalizada
- La IA analiza datos genéticos, clínicos y de estilo de vida de los pacientes para predecir su respuesta a los tratamientos y personalizar las terapias.
- Permite identificar biomarcadores y desarrollar diagnósticos más precisos.
Optimización de ensayos clínicos
- La IA ayuda a seleccionar a los pacientes adecuados para los ensayos clínicos, mejorando la eficiencia y reduciendo los costos.
- Permite monitorizar a los pacientes de forma remota y recopilar datos en tiempo real.
Farmacovigilancia
- La IA analiza datos de seguridad de los medicamentos para detectar reacciones adversas y riesgos potenciales.
- Permite mejorar la seguridad de los pacientes y tomar decisiones más informadas sobre el uso de los fármacos.
Optimización de la producción
- La IA optimiza los procesos de fabricación, mejorando la eficiencia, reduciendo los costos y garantizando la calidad de los productos.
- Permite la detección temprana de anomalías en los procesos de producción.
