Inteligencia artificial en la industria farmacéutica: 8 aplicaciones emocionantes en 2022

Gracias a Data Science, tenemos entre nosotros tales innovaciones que alguna vez fueron los componentes de la ciencia ficción. La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) han revolucionado la industria y han llevado a la invención de cosas como asistentes virtuales, autos sin conductor, casas inteligentes, chatbots, bots quirúrgicos y mucho más.

Según Tractica, se pronostica que el mercado global de software de inteligencia artificial crecerá de $ 10,1 mil millones en 2018 a $ 126 mil millones para 2025. En una era basada en datos en la que las empresas de todos los paralelos de la industria están adoptando Big Data y tecnologías de inteligencia artificial, la industria farmacéutica la industria no es una excepción.

Cuando se trata de la industria farmacéutica, la IA presenta un océano de oportunidades sin explotar para la transformación empresarial. Big Data, junto con el análisis impulsado por IA, ha provocado un cambio radical en el paradigma de innovación del sector farmacéutico.

La inteligencia artificial tiene el potencial de fomentar la innovación y, al mismo tiempo, mejorar la productividad y ofrecer mejores resultados en toda la cadena de valor. La IA puede mejorar significativamente la propuesta de valor de las empresas farmacéuticas impulsando la innovación y la creación de nuevos modelos de negocio.

Más información: Sistema Experto en Inteligencia Artificial

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Industria Farmacéutica

La IA se puede implementar en casi todos los aspectos de la industria farmacéutica, desde el descubrimiento y desarrollo de fármacos hasta la fabricación y el marketing. Al aprovechar e implementar sistemas de inteligencia artificial en los flujos de trabajo principales, las empresas farmacéuticas pueden hacer que todas las operaciones comerciales sean eficientes, rentables y sin complicaciones.

La mejor parte es que, dado que los sistemas de IA están diseñados para brindar mejores resultados a medida que aprenden continuamente de nuevos datos y experiencias, pueden ser una herramienta poderosa en el ala de investigación y desarrollo de la industria farmacéutica.

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Veamos algunas de las aplicaciones más destacadas de la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica:

1. I+D

Las empresas farmacéuticas de todo el mundo están aprovechando los algoritmos de ML avanzados y las herramientas impulsadas por IA para agilizar el proceso de descubrimiento de fármacos. Estas herramientas inteligentes están diseñadas para identificar patrones intrincados en grandes conjuntos de datos y, por lo tanto, pueden usarse para resolver desafíos asociados con redes biológicas complicadas.

Esta capacidad es excelente para estudiar los patrones de varias enfermedades y reconocer qué composiciones de fármacos serían las más adecuadas para tratar rasgos específicos de una enfermedad en particular. En consecuencia, las empresas farmacéuticas pueden invertir en I+D de los medicamentos que tienen las mayores posibilidades de tratar con éxito una enfermedad o afección médica.

2. Desarrollo de fármacos

La IA tiene el potencial de mejorar el proceso de I+D. Desde el diseño y la identificación de nuevas moléculas hasta la validación y los descubrimientos de fármacos basados ​​en objetivos, la IA puede hacerlo todo.

Según un estudio del MIT , solo el 13,8% de los medicamentos logran pasar los ensayos clínicos. Para colmo, una compañía farmacéutica tiene que pagar entre US$ 161 millones y US$ 2 mil millones por un medicamento para pasar por el proceso completo de ensayo clínico y obtener la aprobación de la FDA. Estas son las dos razones principales por las que las compañías farmacéuticas están adoptando cada vez más la IA para mejorar las tasas de éxito de los nuevos medicamentos, crear terapias de anuncios de medicamentos más asequibles y, lo que es más importante, reducir los costos operativos.

3. Diagnóstico

Los médicos pueden usar sistemas avanzados de aprendizaje automático para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de atención médica de los pacientes. Los proveedores de atención médica de todo el mundo están utilizando la tecnología ML para almacenar datos confidenciales de pacientes de forma segura en la nube o en un sistema de almacenamiento centralizado. Esto se conoce como registros médicos electrónicos (EMR).

Los médicos pueden consultar estos registros cuando necesiten comprender el impacto de un rasgo genético específico en la salud de un paciente o cómo un medicamento en particular puede tratar una condición de salud. Los sistemas ML pueden usar los datos almacenados en los EMR para hacer predicciones en tiempo real con fines de diagnóstico y sugerir el tratamiento adecuado a los pacientes.

Dado que las tecnologías ML poseen la capacidad de procesar y analizar cantidades masivas de datos rápidamente, pueden ayudar a acelerar el proceso de diagnóstico, lo que ayuda a salvar millones de vidas.

4. Prevención de enfermedades

Las compañías farmacéuticas pueden usar la IA para desarrollar curas para enfermedades conocidas como el Alzheimer y el Parkinson y enfermedades raras. En general, las compañías farmacéuticas no dedican su tiempo y recursos a encontrar tratamientos para enfermedades raras, ya que el ROI es muy bajo en comparación con el tiempo y el costo que lleva desarrollar medicamentos para tratar enfermedades raras.

Según Global Genes , casi el 95 % de las enfermedades raras no tienen tratamientos ni curas aprobados por la FDA. Sin embargo, gracias a las capacidades innovadoras de AI y ML, el escenario está cambiando rápidamente para mejor.

5. Predicción de epidemias

Muchas compañías farmacéuticas y proveedores de atención médica ya utilizan AI y ML para monitorear y pronosticar brotes epidémicos en todo el mundo. Estas tecnologías se alimentan de los datos recopilados de fuentes dispares en la Web, estudian la conexión de varios factores geológicos, ambientales y biológicos en la salud de la población de diferentes ubicaciones geográficas, y tratan de conectar los puntos entre estos factores y brotes epidémicos anteriores. . Dichos modelos AI/ML se vuelven especialmente útiles para las economías subdesarrolladas que carecen de la infraestructura médica y el marco financiero para hacer frente a un brote epidémico.

Un buen ejemplo de esta aplicación de IA es el Modelo de predicción de brotes de malaria basado en ML que funciona como una herramienta de advertencia que predice cualquier posible brote de malaria y ayuda a los proveedores de atención médica a tomar el mejor curso de acción para combatirlo.

6. Monitoreo remoto

La monitorización remota es un gran avance en los sectores farmacéutico y sanitario. Muchas compañías farmacéuticas ya han desarrollado dispositivos portátiles impulsados ​​por algoritmos de inteligencia artificial que pueden monitorear de forma remota a los pacientes que padecen enfermedades potencialmente mortales.

Por ejemplo, Tencent Holdings ha colaborado con Medopad para desarrollar una tecnología de inteligencia artificial que puede monitorear de forma remota a pacientes con la enfermedad de Parkinson y reducir el tiempo necesario para realizar una evaluación de la función motora de 30 minutos a tres minutos. Al integrar esta tecnología de inteligencia artificial con aplicaciones de teléfonos inteligentes, es posible monitorear los movimientos de apertura y cierre de las manos de un paciente desde una ubicación remota.

Al detectar el movimiento de la mano, la cámara del smartphone lo captará para determinar la gravedad de los síntomas (Parkinson). La frecuencia y la amplitud del movimiento determinarán la puntuación de gravedad de la condición del paciente, lo que permitirá a los médicos cambiar los medicamentos y las dosis de forma remota.

En caso de que las condiciones empeoren y exijan una actualización del tratamiento, la IA enviará una alerta al médico y programará un chequeo. Las configuraciones remotas como estas ayudan a eliminar la necesidad de viajar de ida y vuelta a la clínica del médico, ahorrando a los pacientes la molestia de viajar y esperar.

7. Fabricación

Las empresas farmacéuticas pueden implementar la IA en el proceso de fabricación para lograr una mayor productividad, una mayor eficiencia y una producción más rápida de medicamentos que salvan vidas. La IA se puede utilizar para gestionar y mejorar todos los aspectos del proceso de fabricación, incluidos:

• Control de calidad
• Mantenimiento predictivo
• Reducción de desperdicios
• Optimización del diseño
• Automatización de procesos

La IA puede reemplazar las técnicas de fabricación convencionales que consumen mucho tiempo, lo que ayuda a las compañías farmacéuticas a lanzar medicamentos en el mercado mucho más rápido y a precios más económicos. Además de aumentar sustancialmente su ROI al limitar la intervención humana en el proceso de fabricación, la IA también eliminaría cualquier posibilidad de error humano.

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8. Comercialización

Dado que la industria farmacéutica es un sector impulsado por las ventas, la IA puede ser una herramienta útil en el marketing farmacéutico. Con IA, las empresas farmacéuticas pueden explorar y desarrollar estrategias de marketing únicas que prometen altos ingresos y reconocimiento de marca.

La IA puede ayudar a mapear el viaje del cliente, lo que permite a las empresas ver qué técnica de marketing llevó a los visitantes a su sitio (conversión de clientes potenciales) y, en última instancia, empujó a los visitantes convertidos a comprarles. De esta forma, las empresas farmacéuticas pueden centrarse más en aquellas estrategias de marketing que conducen a la mayoría de las conversiones y aumentan los ingresos.

Las herramientas de IA pueden analizar campañas de marketing anteriores y comparar los resultados para identificar qué campañas siguen siendo las más rentables. Esto permite a las empresas diseñar las campañas de marketing actuales en consecuencia, al mismo tiempo que reduce el tiempo y ahorra dinero. Además, los sistemas de IA pueden incluso predecir con precisión la tasa de éxito o fracaso de las campañas de marketing.

Aunque la IA está encontrando rápidamente aplicaciones en la industria farmacéutica, el proceso de transformación no está exento de desafíos. Por lo general, la infraestructura de TI actual de la mayoría de las empresas farmacéuticas se basa en sistemas heredados que no están optimizados para IA.

Además, la integración y adopción de la IA exige experiencia y habilidades en la industria, algo que aún no está disponible. Sin embargo, el proceso de adopción de IA en el sector farmacéutico puede facilitarse siguiendo estos pasos:

• Asociarse y colaborar con instituciones académicas que se especializan en I+D de IA para guiar a las empresas farmacéuticas en la adopción de IA.
• Colabore con empresas que se especializan en el descubrimiento de medicamentos impulsados ​​por IA para aprovechar los beneficios de la asistencia de expertos, herramientas avanzadas y experiencia en la industria.
• Capacite a los equipos de I+D y de fabricación para que usen e implementen herramientas y técnicas de IA de la manera adecuada para lograr una productividad óptima.

Terminando

Para concluir, el alcance de la IA en la industria farmacéutica parece muy prometedor. A medida que un número cada vez mayor de empresas farmacéuticas adopten tecnologías de IA y ML, conducirá a la democratización de estas tecnologías avanzadas, lo que las hará más accesibles también para las pequeñas y medianas empresas farmacéuticas.

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