El papel de la inteligencia artificial en los medicamentos del futuro
· El proceso de descubrimiento y desarrollo de medicamentos es complejo y requiere de grandes esfuerzos económicos y de extensos períodos de tiempo. La industria farmacéutica cada vez encuentra más dificultades a la hora de elaborar fármacos eficaces y rentabilizarlos. Esto se debe a que el proceso completo puede durar hasta 12 años y costar entre 1.9 y 3.2 mil millones de dólares según DiMasi et al, Journal of Health Economics, January 2016.
La industria biofarmacéutica ha sido uno de los sectores beneficiados por la inteligencia artificial, específicamente para agilizar el descubrimiento y desarrollo de fármacos y para reducir costes de investigación y porcentaje de fracasos en ensayos clínicos. Generalmente, el sector farmacéutico colabora con hospitales y empresas tecnológicas. Este fue el caso durante la crisis de la Covid-19, donde se utilizaron algoritmos de inteligencia artificial para agilizar la búsqueda de información, la realización de estudios y la simulación de ensayos.
Estos algoritmos ayudan a identificar los genes que codifican proteínas que se podrían unir a los medicamentos de forma favorable. Esto podría reducir la fase inicial del desarrollo de medicamentos de aproximadamente 5 años a unos meses.
La Inteligencia Artificial ha jugado un papel fundamental en el desarrollo de las vacunas contra el coronavirus con empresas como AstraZeneca o Janssen incluyendo estos mecanismos en sus procesos. Igualmente, la IA ha facilitado predecir de qué forma puede expandirse la pandemia y los fallos que se podrían haber evitado de cara a futuras situaciones similares.
El uso del Big Data y de la IA en el sector sanitario es bastante positivo y sus ventajas impactan tanto a las farmacéuticas como a la sociedad. Es por ello que las empresas están empezando a apostar por esta tecnología.
Aplicaciones de la Inteligencia artificial:
· Descubrimiento de fármacos: La inteligencia artificial en el sector biofarmacéutico ha supuesto una revolución en el sector al permitir el acceso a datos biométricos de forma ágil y detectar patrones ocultos.
· Segmentación de pacientes: Uno de los retos más importantes de un ensayo clínico es realizar una correcta segmentación de los pacientes. Es importante elegir en función de la elegibilidad, idoneidad, motivación y empoderamiento. Estos procesos suelen traer consigo largas demoras que pueden ser resueltas gracias a la IA. El uso de estos mecanismos permite una clasificación de los pacientes más efectiva, de forma que se puedan realizar los tratamientos pertinentes con la mayor brevedad posible, anticipando posibles riesgos y obteniendo resultados más favorables.
· Predicción de Enfermedades: Es posible automatizar la lectura de historias clínicas o predecir patrones de comportamiento y de esta manera, descubrir cómo reacciona un paciente ante un tratamiento o los motivos de un reingreso hospitalario.
· Optimización de recursos: Gracias a la inteligencia artificial, los hospitales y centros sanitarios pueden reducir el número de visitas presenciales y sustituirlas por visitas online. La IA permite realizar un seguimiento del paciente independientemente de no acudir presencialmente a una consulta.
· Visión Artificial: Los radiólogos también se ven beneficiados de estos mecanismos pues la inteligencia artificial permite un diagnóstico más rápido de las imágenes, lo que agiliza el comienzo de los tratamientos.
· Descubrimiento de compuestos farmacéuticos: La IA no sólo optimiza las primeras fases del proceso de descubrimiento de compuestos farmacéuticos, sino que también aporta beneficios en la optimización de la administración de medicamentos, o en el control de calidad.