Inteligencia Artificial, aliada de las farmacéuticas

¿Te ha gustado nuestro artículo? ¡Vota!

El sector farmacéutico nos invita a estar a la orden del día en tecnología. Hablamos de un sector muy involucrado con la mejora a través de la innovación, más aún con el empuje de las vacunas necesarias para derrotar al COVID-19. Aparte de estas investigaciones (y otras muchas que se llevan haciendo desde hace tiempo), estamos viendo cómo la tecnología en las farmacéuticas aborda nuevos retos innovadores, sobre todo en lo relacionado con Inteligencia Artificial y Big Data.

Antes de hablar de algunos de los retos, cabe destacar que el sector farmacéutico se ha convertido en uno de los principales dinamizadores de la economía de los países que cuentan con compañías farmacéuticas, como España. Aquí, es el sector industrial que más invierte en I+D, al ser responsable de 1 de cada 5 euros que se destinan a este ámbito estratégico para cualquier economía desarrollada.

De hecho, en España se estima que existen actualmente casi 350 empresas fabricantes de productos farmacéuticos, con una producción valorada en más de 15.000 millones de euros (el 24% del conjunto de la alta tecnología del país).

Cómo plantear un proyecto de Big Data para farmacéuticas

Las farmacéuticas están empezando a aprovechar la información de datos no estructurados o semiestructurados (registros médicos electrónicos, redes sociales, archivos de audio...). Para todo ello, antes de abordar un proyecto de Big Data e Inteligencia Artificial, es necesario seguir el siguiente camino:

1. Conocer cuál es el problema de negocio: ¿qué queremos saber del conocimiento del paciente y de sus necesidades?
2. Designar qué algoritmos analíticos lo pueden resolver.
3. Establecer la tecnología necesitan esos algoritmos.

Tipos de datos en el sector farmacéutico

En un mundo en el que los intereses de las grandes farmacéuticas y las tecnológicas chocan a menudo, los inversores están destinando miles de millones de dólares en compañías que ofrecen acceso a archivos que contienen datos médicos de un enorme número de pacientes anónimos. Podemos decir que existen dos grandes grupos de datos.

• Datos de los pacientes: historial clínico, pruebas, diagnósticos, etcétera.
• Datos asociados a las organizaciones y sus procesos: profesionales del sector, gastos, facturación, logística, gestión hospitalaria, etcétera.

Otras fuentes de datos en el sector farmacéutico

El avance de la tecnología en el análisis, la, recogida y la manipulación de datos puede darnos conclusiones útiles. Los datos son accesibles (anonimizados) y es necesario tener acceso a ellos para comparar. Y aquí no hablamos exclusivamente de salud. Tambien son necesarias otras fuentes de datos públicos y anónimos, como el INE, el catastro, AEMET... Es necesario que los gobiernos publiquen la información de una manera.

Aplicaciones de la IA en el sector farmacéutico

La Inteligencia Artificial ha revolucionado el descubrimiento de fármacos al extraer patrones ocultos y evidenciar datos biomédicos. Por ejemplo, una red de inteligencia artificial (IA) desarrollada por Google AI. El programa de DeepMind, llamado AlphaFold superó a otros 100 equipos en un desafío bienal de predicción de la estructura de proteínas llamado CASP. Quizás es un escenario que nos cuesta ver como una realidad cercana, aunque pueda afectarnos a nivel personal. También estamos viendo cómo la Inteligencia Artificial se aplica en otros ámbitos. Algunos de ellos son los siguientes:

Segmentación de pacientes

La Inteligencia Artificial podría clasificar a los pacientes según riesgo o necesidades e incluso predecir la posible evolución de la enfermedad que padecen para tomar medidas con antelación y/o aplicar el mejor tratamiento. Uno de los retos que hay en el sector es la compartición de información entre los centros, tanto públicos como privados. El pacientes es único.

Predicción de enfermedades

Se desarrollan modelos predictivos capaces de predecir patrones de comportamiento y conocer los motivos que llevan a una persona, por ejemplo, a reingresar en el hospital. El futuro de la medicina pasará por prevenir enfermedades. 

Optimización de procesos

La relación del médico-paciente ya ha cambiado, ahora es simultánea, presencial y virtual, y en el futuro habrá toda clase de dispositivos para realizar un seguimiento clínico sin que el paciente tenga que acudir a la consulta. 

Visión artificial

La Inteligencia Artificial ayuda a los radiólogos a analizar imágenes de diagnóstico más rápido e identificar a los pacientes con CTEPH antes, de manera más eficiente y más confiable, lo que permite el uso temprano de terapias. Se puede aprovechar para clasificar y agrupar una serie de imágenes digitalizadas de células tratadas con mezclas de diferentes compuestos experimentales, ayudando al sector en mejorar los tratamientos. 

Eficiencia operativa

El uso de Machine Learning tiene un gran potencial de reducir significativamente los plazos para el descubrimiento y, por lo tanto, el desarrollo de nuevos fármacos. La Inteligencia Artificial está a punto de convertirse en la palanca más importante para mejorar la productividad operativa, pero todavía es necesario un cambio de mentalidad basado en entender los beneficios más allá de una inversión en tecnología para ser lo más. Un ejemplo claro es Astrazeneca, que tiene un Simulador Virtual Farmacia Hospitalaria.

La gran mayoría de las empresas están apostando por productos de biotecnología. El desarrollo de productos de biotecnología es el camino a la terapia personalizada y a la cura de enfermedades de muy difícil tratamiento con fármacos convencionales. Las empresas farmacéuticas y las nuevas empresas han utilizado la inteligencia artificial para el descubrimiento y el desarrollo de fármacos.

La importancia de la transformación digital

Para finalizar, me gustaría concluir incidiendo en la importancia que tiene el manejo de datos desde la administración pública, la privada, los gestores y los propios ciudadanos. Es necesario evangelizar hacia un ámbito seguro, sensible y ambicioso para conseguir llegar a un ecosistema de transformación digital de conocimiento único combinando entre tecnología, innovación y el ser humano.