Ofrecido por
La IA y la GenAI (IA generativa) están transformando el proceso tradicional del desarrollo de fármacos, acelerando la identificación de nuevas moléculas y optimizando el diseño de ensayos clínicos. Por ejemplo, la utilización de modelos de IA permite identificar patrones genéticos o de marcadores para identificar grupos de pacientes con mayor probabilidad de respuesta a una terapia. Esto impacta en la eficacia de los tratamientos y en reducir el tiempo de disponibilidad para los pacientes.
En la fabricación, la industria farmacéutica está utilizando la IA para optimizar el diseño y control de procesos, el seguimiento inteligente y el mantenimiento, y la monitorización de tendencias para impulsar la mejora continua. Se optimizan gestiones de stocks, producción e inventarios para mejorar la eficiencia de los procesos, así como el impacto medioambiental. También en las plantas de producción se está utilizando ya hoy día la Inteligencia Artificial para maximizar la seguridad de los empleados, a través de sistemas que alertan de comportamientos que podrían acabar provocando un accidente.
Pero es en la investigación donde la IA puede ser más relevante. La inteligencia artificial ya está impactando de manera directa en la obtención de nuevos y mejores nuevos medicamentos. Primero para la identificación y segmentación de pacientes. La IA puede analizar grandes bases de datos de pacientes para identificar a aquellos que cumplen con los criterios específicos de un ensayo, aumentando la precisión y eficiencia del proceso de selección. Además, mediante el uso de modelos predictivos, la IA puede evaluar qué pacientes tienen más probabilidades de responder positivamente al tratamiento en estudio, lo que mejora las tasas de éxito del ensayo. Y, además, puede ayudar a identificar grupos subrepresentados de pacientes, asegurando una diversidad más amplia en los ensayos y mejorando la aplicabilidad de los resultados del estudio.
Unir GenAI y fármacos mejora las tasas de éxito de los ensayos
Incluso, la IA generativa puede acelerar y personalizar la creación de guías de práctica clínica, adaptándolas a las necesidades y características específicas de los pacientes. Esto no solo aumenta la precisión de los tratamientos recomendados, sino que también agiliza la actualización de las guías clínicas conforme a la evidencia más reciente, lo que resulta en tratamientos más efectivos y seguros.
Algunas sugerencias para un uso ético de IA en salud son: transparencia y rendición de cuentas, equidad e inclusión, privacidad y protección de datos, seguridad y fiabilidad y control.
Producido por Ecobrands.
