Parece que el buen uso de la Inteligencia Artificial será lo que separe la próxima generación de historias de éxito empresarial y los proyectos fallidos. Ha revolucionado la industria del transporte al hacer realidad el sueño de los coches autónomos, ya que los taxis sin conductor ya han sido probados y se abren paso en varios lugares.
Otras señales de su importancia provienen de entidades financieras como Goldman Sachs, JPMorgan y Morgan Stanley, como grandes ejemplos a nivel mundial, y otras como Banco Santander, BBVA, Caixabank, Cajamar, Mapfre… en nuestro país, donde todas ellas están ampliando de forma importante sus equipos de data y tecnología y contando con parters externos como Kabel, durante el último año, buscando desplegar proyectos de Inteligencia Artificial que les den una ventaja competitiva frente a sus rivales. La aplicación de esta tecnología va de lo mundano a lo absurdo, aparentemente sin ningún sector capaz de escapar a su influencia y la industria farmacéutica, más en boga que nunca por esta pandemia, no es diferente, porque además, no hay duda de que las oportunidades que brinda la Inteligencia Artificial en el sector farmacéutico son inmensas.
Muchos de los gigantes de la industria ya han empezado a dar el salto y a aplicar estrategias basadas en datos e inteligencia artificial para una serie de objetivos, preparando el terreno para la transformación del sector.
Selección de ensayos clínicos
El lanzamiento de un nuevo medicamento en el mercado es un proceso costoso. En 2017, una investigación del Centro Tufts para el Estudio del Desarrollo de Medicamentos declaró que el coste promedio era de 2.700 millones de dólares, y este total solo ha aumentado desde entonces. Los ensayos clínicos representan una gran parte de este coste de desarrollo, pero a pesar de los altos niveles de inversión, a menudo hay retrasos y altas tasas de fracaso. Un estudio de CB Insights sugiere que la mayor causa de retraso en los ensayos clínicos proviene del proceso de reclutamiento de pacientes, ya que el 80% de los ensayos no cumplen con los plazos de inscripción.
El uso de la tecnología de la Inteligencia Artificial, como Watson de IBM, ha permitido a los profesionales del sector encontrar pacientes adecuados para los ensayos clínicos con mayor rapidez y eficacia que con las técnicas convencionales. En este caso, la IA no sólo puede ahorrar tiempo a las empresas farmacéuticas al agilizar el proceso de selección, sino también dinero al garantizar que se seleccionen los candidatos adecuados, reduciendo así el número de ensayos potencialmente fallidos.
Adhesión a los medicamentos
Una parte importante de los ensayos clínicos es el cumplimiento del protocolo. En resumen, si los voluntarios no siguen las reglas del ensayo, entonces sus datos tendrán que ser eliminados del conjunto; de lo contrario, si no se detectan, pueden sesgar incorrectamente los resultados. Asegurarse de que los participantes estén tomando los medicamentos adecuados en el momento oportuno es esencial para salvaguardar la exactitud de los resultados.
La tecnología de reconocimiento facial impulsada por la Inteligencia Artificial se ha utilizado para una serie de aplicaciones diferentes, desde proporcionar filtros de entretenimiento en la aplicación de mensajería Snapchat o Tik Tok hasta nuevas posibilidades de seguridad al dar a las personas ‘claves’ biométricas únicas.
Las plataformas SaaS como AiCure han tomado esta tecnología y la han aplicado al problema de la adherencia a los medicamentos. A través del uso del reconocimiento facial, la plataforma puede decir si alguien ha tomado una píldora y si es la persona adecuada. Al usar la plataforma, los participantes demostraron un compromiso del 90%.
Enfermedades raras
Las reglas del libre mercado empujan a las grandes empresas farmacéuticas a desarrollar medicamentos que sirvan a los grupos más grandes de personas y, como resultado, el desarrollo de tratamientos para las enfermedades raras ha sido durante mucho tiempo una prioridad menor, ya que no es tan rentable.
La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos y la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) en Europa ofrecen incentivos para este desarrollo, pero la Inteligencia Artificial también está ayudando a combatir esta amenaza. Las empresas de reciente creación en los Estados Unidos ya están aplicando algoritmos de aprendizaje automático que integran cantidades masivas de datos procedentes de diversas fuentes de datos, incluidos ensayos clínicos, registros de patentes y otros datos y publicaciones científicas, con el fin de reutilizar los medicamentos existentes y aplicarlos para hacer frente a enfermedades menos conocidas.
En un estudio reciente de la Universidad de Bonn, los científicos descubrieron que las redes neuronales pueden comparar automáticamente fotos de retratos para diagnosticar enfermedades raras de manera más eficiente y fiable. El programa informático puede detectar a partir de una foto las características faciales distintivas asociadas a determinadas enfermedades, combinar esta información con otros datos genéticos de los pacientes, y concentrarse en la enfermedad con más probabilidades de estar involucrada.
Espionaje y Hacktivismo Corporativo
Con el coste del desarrollo de medicamentos tan alto, la propiedad intelectual que esta industria produce es increíblemente valiosa. Así que no es sorprendente que según la investigación de NTT Security de principios de este año, el sector de la salud se sitúe entre las cinco industrias que experimentan más ciberataques.
Por primera vez, el estudio encontró que el tipo de ataque más común era un ataque basado en el reconocimiento, representando el 44% del total de los ataques contra la industria de la salud. De hecho, tras la subida de precios de EpiPen en 2016, un grupo de hackers robó datos de patentes, lo que les permitió crear versiones caseras más baratas del dispositivo y compartir vídeos de ‘how to’.
En respuesta, la Inteligencia Artificial se ha desplegado en toda la industria de la ciberseguridad para ayudar a combatir esta inminente amenaza. La seguridad biométrica antes mencionada, como el reconocimiento facial, puede utilizarse para ayudar a asegurar los datos sensibles en la industria farmacéutica, mientras que los algoritmos impulsados por la Inteligencia Artificial están permitiendo a los investigadores de seguridad detectar amenazas de cualquier parte del mundo en tiempo real mediante la integración de cantidades masivas de datos de seguridad.
Como veis, la industria farmacéutica ha comenzado a dar sus primeros pasos hacia la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial a gran escala, y con un sector tan grande como éste, el rango de aplicaciones potenciales es inmenso.
Para que la industria farmacéutica pueda realizar este cambio masivo, necesita adoptar las tecnologías y herramientas adecuadas que le permitan capturar, integrar, analizar e interpretar eficazmente, y de manera oportuna, los numerosos y siempre crecientes conjuntos de datos. Todo, desde el desarrollo y ensayo de nuevos medicamentos y terapias hasta el mantenimiento de estas patentes y diseños, puede ayudar a transformar esta industria establecida desde hace mucho tiempo y cada vez, como estamos viendo, más crítica.
