La IA está creando nuevas posibilidades en el sector de Life Sciences, especialmente en I+D, formación y marketing. Pero, a medida que la industria se adapta a la IA, también se enfrenta a riesgos y desafíos.
Principales ideas:
- La inteligencia artificial (IA) se está utilizando en la industria de Life Sciences para reducir costes y ahorrar tiempo durante la investigación y el desarrollo.
- La reducción de los costes asociados al desarrollo de nuevos fármacos puede facilitar a las empresas de Life Sciences la creación de tratamientos para enfermedades raras y específicas.
- La accesibilidad de la tecnología de IA podría ampliar la brecha entre las empresas de Life Sciences emergentes y las establecidas.
Introducción
La inteligencia artificial ya ha tenido un impacto masivo en el mundo empresarial, y constantemente se descubren nuevas aplicaciones. En la industria de Life Sciences, caracterizada por sus meticulosas y exhaustivas investigaciones, pruebas y recopilaciones de datos, la IA está a punto de alterar radicalmente el funcionamiento del sector.
La pandemia de COVID intensificó el uso de la IA en la industria de Life Sciences. Ha dado lugar a innovaciones y mejoras en diversos ámbitos como el desarrollo de fármacos, el diagnóstico de enfermedades, la medicina personalizada y la investigación genómica.
En profundidad
Las aplicaciones actuales de la IA pueden servir de hoja de ruta para los cambios que están por venir. Ya se han aprobado las pruebas en humanos de un fármaco diseñado con IA, y se están produciendo herramientas impulsadas por IA que aumentan rápidamente los conocimientos y la recopilación de datos para las empresas del sector.
Innovaciones a corto plazo
Muchas de las innovaciones requieren mucho tiempo y, a menudo, una gran inversión financiera. La tecnología de IA podría tener un impacto enorme en esta industria debido a su capacidad única para procesar y organizar rápidamente grandes cantidades de información. Esto significa que el ritmo de la innovación en biotecnología y productos farmacéuticos puede acelerarse rápidamente en un futuro próximo, especialmente si las tendencias actuales continúan.
En otro ámbito de la investigación, las empresas están aumentando la amplitud y la calidad de los datos de los ensayos. «La IA se utiliza actualmente en la identificación de candidatos para ensayos clínicos, especialmente para fármacos de enfermedades raras para los que es difícil encontrar personas que puedan participar en un ensayo«.
Del mismo modo, la IA puede analizar datos de pacientes y resultados de pruebas para identificar diagnósticos precisos y la detección temprana de enfermedades.
“El análisis de datos, el descubrimiento de fármacos, el cribado virtual, la optimización de los ensayos clínicos, la reutilización de fármacos, el descubrimiento de biomarcadores, la medicina personalizada, la automatización de las tareas de laboratorio y la revisión bibliográfica tienen formas de que la IA mejore sus procesos«.
La IA puede acortar considerablemente los plazos de la investigación, al agilizar diversos aspectos del proceso de investigación y acelerar el ritmo de los descubrimientos.
El futuro de la IA en el sector
La IA puede prometer grandes cambios no sólo para la investigación y el desarrollo, sino también para otros ámbitos, como la comercialización de nuevos tratamientos.
Es probable que la comercialización de nuevos tratamientos gracias a la IA experimente varios cambios y avances. Ahora, se puede tener un enfoque mucho más específico. Con el marketing de medicina personalizada, la interacción digital, la educación del paciente y la mejora de la segmentación en la publicidad utilizando algoritmos impulsados por IA, se pueden optimizar públicos objetivos específicos ayudando a las compañías farmacéuticas a llegar a los pacientes y profesionales de la salud adecuados.
Además, la tecnología de IA tiene el potencial de hacer que los fármacos sean más seguros, ya que una mejor adquisición y análisis de datos puede detectar posibles problemas que de otro modo habrían pasado desapercibidos.
«Cuando un fármaco está en el mercado, se notifican miles de efectos adversos con regularidad, y hay que averiguar si algo va mal o debe investigarse más a fondo. Las empresas pueden utilizar la IA y el aprendizaje automático para procesar los datos mucho más rápido y de forma más inteligente, por lo que podrían ser capaces de identificar los problemas antes«.
Riesgos y consideraciones de la IA
Aunque el reciente auge de la IA ofrece oportunidades, también plantea retos. Comprender los posibles inconvenientes de la IA podría ayudar a las empresas de Life Sciences a minimizar los riesgos.
“Las herramientas de IA manejan muchos datos y el uso del big data y el machine learning ayudará a identificar factores de riesgo y afinar el mejor tratamiento posible para cada paciente, pero también estamos viendo como la ciberseguridad es una gran preocupación”.
En general, la integración de la IA en Life Sciences tiene el potencial de revolucionar la investigación médica y la asistencia sanitaria, lo que permitirá mejorar los tratamientos, la medicina personalizada y la atención a los pacientes, sin embargo, es esencial abordar las consideraciones éticas, normativas y de privacidad para garantizar una implementación responsable y transparente de la IA sobre el terreno.
Aunque la IA ofrece ventajas revolucionarias, inevitablemente presenta nuevos riesgos. El ser conscientes de los riesgos potenciales y prepararse para ellos, permitirá a las empresas del sector que puedan aprovechar al máximo estas nuevas innovaciones.
