Inteligência Artificial na Indústria Farmacêutica: 8 Aplicações Emocionantes em 2022

Graças à Data Science, temos entre nós inovações que já foram componentes da ficção científica. A Inteligência Artificial (AI) e o Machine Learning (ML) revolucionaram a indústria e levaram à invenção de coisas como assistentes virtuais, carros autônomos, casas inteligentes, chatbots, bots cirúrgicos e muito mais.

De acordo com a Tractica, o mercado global de software de inteligência artificial deve crescer de US$ 10,1 bilhões em 2018 para US$ 126 bilhões em 2025. indústria não é exceção.

Quando se trata da indústria farmacêutica, a IA apresenta um oceano de oportunidades inexploradas para a transformação dos negócios. Big Data, juntamente com análises baseadas em IA, trouxeram uma mudança radical no paradigma de inovação do setor farmacêutico.

A Inteligência Artificial tem o potencial de promover a inovação, ao mesmo tempo em que melhora a produtividade e oferece melhores resultados em toda a cadeia de valor. A IA pode melhorar significativamente a proposta de valor das empresas farmacêuticas, impulsionando a inovação e a criação de novos modelos de negócios.

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Aplicações da Inteligência Artificial na Indústria Farmacêutica

A IA pode ser implementada em quase todos os aspectos da indústria farmacêutica, desde a descoberta e desenvolvimento de medicamentos até a fabricação e marketing. Ao alavancar e implementar sistemas de IA nos principais fluxos de trabalho, as empresas farmacêuticas podem tornar todas as operações de negócios eficientes, econômicas e sem complicações.

A melhor parte é que, como os sistemas de IA são projetados para fornecer melhores resultados à medida que aprendem continuamente com novos dados e experiências, eles podem ser uma ferramenta poderosa na ala de pesquisa e desenvolvimento da indústria farmacêutica.

Saiba mais: Aplicações de Inteligência Artificial

Vejamos algumas das aplicações mais dignas de menção da Inteligência Artificial na indústria farmacêutica:

1. P&D

Empresas farmacêuticas em todo o mundo estão aproveitando algoritmos avançados de ML e ferramentas baseadas em IA para otimizar o processo de descoberta de medicamentos. Essas ferramentas inteligentes são projetadas para identificar padrões complexos em grandes conjuntos de dados e, portanto, podem ser usadas para resolver desafios associados a redes biológicas complicadas.

Essa capacidade é excelente para estudar os padrões de várias doenças e reconhecer quais composições de drogas seriam mais adequadas para o tratamento de características específicas de uma determinada doença. As empresas farmacêuticas podem investir em pesquisa e desenvolvimento de medicamentos que tenham as maiores chances de tratar com sucesso uma doença ou condição médica.

2. Desenvolvimento de Medicamentos

A IA tem potencial para melhorar o processo de P&D. Desde a concepção e identificação de novas moléculas até a validação e descobertas de medicamentos baseados em alvos, a IA pode fazer tudo.

De acordo com um estudo do MIT , apenas 13,8% dos medicamentos são bem-sucedidos em testes clínicos. Além disso, uma empresa farmacêutica precisa pagar entre US$ 161 milhões e US$ 2 bilhões para que um medicamento passe pelo processo completo de teste clínico e obtenha a aprovação do FDA. Essas são as duas principais razões pelas quais as empresas farmacêuticas estão adotando cada vez mais a IA para melhorar as taxas de sucesso de novos medicamentos, criar terapias de anúncios de medicamentos mais acessíveis e, mais importante, reduzir os custos operacionais.

3. Diagnóstico

Os médicos podem usar sistemas avançados de Machine Learning para coletar, processar e analisar grandes volumes de dados de saúde dos pacientes. Os provedores de assistência médica em todo o mundo estão usando a tecnologia de ML para armazenar dados confidenciais de pacientes com segurança na nuvem ou em um sistema de armazenamento centralizado. Isso é conhecido como registros médicos eletrônicos (EMRs).

Os médicos podem consultar esses registros quando e quando precisarem entender o impacto de uma característica genética específica na saúde de um paciente ou como um determinado medicamento pode tratar uma condição de saúde. Os sistemas de ML podem usar os dados armazenados em EMRs para fazer previsões em tempo real para fins de diagnóstico e sugerir o tratamento adequado aos pacientes.

Como as tecnologias de ML possuem a capacidade de processar e analisar grandes quantidades de dados rapidamente, elas podem ajudar a acelerar o processo de diagnóstico, ajudando assim a salvar milhões de vidas.

4. Prevenção de Doenças

As empresas farmacêuticas podem usar a IA para desenvolver curas para doenças conhecidas, como Alzheimer e Parkinson, e doenças raras. Geralmente, as empresas farmacêuticas não gastam seu tempo e recursos na busca de tratamentos para doenças raras, pois o ROI é muito baixo em comparação com o tempo e o custo necessários para desenvolver medicamentos para o tratamento de doenças raras.

De acordo com a Global Genes , quase 95% das doenças raras não têm tratamentos ou curas aprovados pela FDA. No entanto, graças às habilidades inovadoras de IA e ML, o cenário está mudando rapidamente para melhor.

5. Previsão de epidemia

AI e ML já são usados ​​por muitas empresas farmacêuticas e provedores de saúde para monitorar e prever surtos epidêmicos em todo o mundo. Essas tecnologias se alimentam dos dados coletados de fontes díspares na Web, estudam a conexão de vários fatores geológicos, ambientais e biológicos na saúde da população de diferentes localizações geográficas e tentam conectar os pontos entre esses fatores e surtos epidêmicos anteriores . Esses modelos de IA/ML se tornam especialmente úteis para economias subdesenvolvidas que não possuem infraestrutura médica e estrutura financeira para lidar com um surto epidêmico.

Um bom exemplo dessa aplicação de IA é o Modelo de Previsão de Surtos de Malária baseado em ML que funciona como uma ferramenta de alerta que prevê qualquer possível surto de malária e ajuda os profissionais de saúde a tomar o melhor curso de ação para combatê-lo.

6. Monitoramento Remoto

O monitoramento remoto é um avanço nos setores farmacêutico e de saúde. Muitas empresas farmacêuticas já desenvolveram wearables com algoritmos de IA que podem monitorar remotamente pacientes que sofrem de doenças potencialmente fatais.

Por exemplo, a Tencent Holdings colaborou com a Medopad para desenvolver uma tecnologia de IA que pode monitorar remotamente pacientes com doença de Parkinson e reduzir o tempo necessário para realizar uma avaliação da função motora de 30 minutos para três minutos. Ao integrar essa tecnologia de IA com aplicativos de smartphone, é possível monitorar os movimentos de abertura e fechamento das mãos de um paciente de um local remoto.

Ao detectar o movimento da mão, a câmera do smartphone irá capturá-lo para determinar a gravidade dos sintomas (Parkinson). A frequência e a amplitude do movimento determinarão a pontuação de gravidade da condição do paciente, permitindo assim que os médicos alterem os medicamentos, bem como as doses dos medicamentos remotamente.

Caso as condições se tornem piores exigindo uma atualização do tratamento, a IA enviará um alerta ao médico e agendará um check-up. Configurações remotas como essas ajudam a eliminar a necessidade de ir e voltar até a clínica do médico, poupando os pacientes do incômodo de viajar e esperar.

7. Fabricação

As empresas farmacêuticas podem implementar a IA no processo de fabricação para maior produtividade, eficiência aprimorada e produção mais rápida de medicamentos que salvam vidas. A IA pode ser usada para gerenciar e melhorar todos os aspectos do processo de fabricação, incluindo:

• Controle de qualidade
• Manutenção preditiva
• Redução de residuos
• Otimização do projeto
• Automação do processo

A IA pode substituir as demoradas técnicas de fabricação convencionais, ajudando assim as empresas farmacêuticas a lançar medicamentos no mercado muito mais rapidamente e a preços mais baratos. Além de aumentar substancialmente seu ROI, limitando a intervenção humana no processo de fabricação, a IA também eliminaria qualquer possibilidade de erro humano.

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8. Comercialização

Dado que a indústria farmacêutica é um setor orientado para as vendas, a IA pode ser uma ferramenta útil no marketing farmacêutico. Com a IA, as empresas farmacêuticas podem explorar e desenvolver estratégias de marketing exclusivas que prometem altas receitas e reconhecimento da marca.

A IA pode ajudar a mapear a jornada do cliente, permitindo que as empresas vejam qual técnica de marketing levou os visitantes ao site (conversão de leads) e, finalmente, levou os visitantes convertidos a comprar deles. Dessa forma, as empresas farmacêuticas podem se concentrar mais nas estratégias de marketing que levam à maioria das conversões e aumentam as receitas.

As ferramentas de IA podem analisar campanhas de marketing anteriores e comparar os resultados para identificar quais campanhas permaneceram as mais lucrativas. Isso permite que as empresas projetem as atuais campanhas de marketing de acordo, reduzindo o tempo e economizando dinheiro. Além disso, os sistemas de IA podem até prever com precisão a taxa de sucesso ou fracasso das campanhas de marketing.

Embora a IA esteja encontrando rapidamente aplicações na indústria farmacêutica, o processo de transformação não é isento de desafios. Normalmente, a infraestrutura de TI atual da maioria das empresas farmacêuticas é baseada em sistemas legados que não são otimizados para IA.

Além disso, a integração e a adoção da IA ​​exigem conhecimentos e habilidades do setor, algo que ainda não está prontamente disponível. No entanto, o processo de adoção da IA ​​no setor farmacêutico pode ser facilitado seguindo estas etapas:

• Parceria e colaboração com instituições acadêmicas especializadas em P&D de IA para orientar empresas farmacêuticas na adoção de IA.
• Colabore com empresas especializadas na descoberta de medicamentos orientada por IA para colher os benefícios da assistência especializada, ferramentas avançadas e experiência no setor.
• Treine equipes de P&D e manufatura para usar e implementar ferramentas e técnicas de IA da maneira adequada para otimizar a produtividade.

Empacotando

Para concluir, o escopo da IA ​​na indústria farmacêutica parece altamente promissor. À medida que um número crescente de empresas farmacêuticas adota tecnologias de IA e ML, isso levará à democratização dessas tecnologias avançadas, tornando-as mais acessíveis também para empresas farmacêuticas de pequeno e médio porte.

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