La inteligencia artificial en la industria farmacéutica está generando un gran impacto en un sector que, habitualmente, experimenta múltiples frenos en su desarrollo. Estos pueden deberse a la complejidad de la investigación, los altos costes y la rigurosa regulación, entre otros factores.
En este nuevo artículo de MESbook vamos a explicarte cuáles son esos cuellos de botella y cómo su aplicación está logrando resolverlos de manera innovadora.
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¡Sigue leyendo y te lo contamos todo!
Principales retos del sector farmacéutico
El sector de la producción de medicamentos arrastra tras de sí múltiples retos que dificultan su evolución en comparación con otras áreas, y que en muchas ocasiones ven cómo la demanda o las necesidades del mercado son difíciles de asumir.
La llegada de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica está abriendo nuevas soluciones para que estos problemas cada vez sean menores. Te contamos cuáles son los más relevantes y por qué están revolucionando el sector.
Largos plazos de desarrollo
El desarrollo de nuevos medicamentos puede superar los 10 años, retrasando la llegada de tratamientos al mercado, con el consecuente impacto en la salud pública.
La aplicación de sistemas de analítica permite acortar estos plazos al revisar de forma más rápida grandes bases de datos para identificar compuestos, posibles combinaciones, efectos y eficacia.
El uso de técnicas de modelado y screening virtual permite reducir la experimentación en laboratorio, ahorrando tiempo y recursos.
Esto supone un gran avance, especialmente si consideramos lo vivido durante la pandemia del Covid-19.
Altos costes de investigación
Además de los tiempos prolongados, el desarrollo de fármacos también requiere inversiones multimillonarias, con altos riesgos asociados, ya que no siempre dan como resultado un producto comercializable o tan efectivo como se esperaba en un inicio.
Las simulaciones avanzadas y los modelos predictivos disminuyen la necesidad de realizar pruebas experimentales sucesivas, aumentando, por tanto, la tasa de éxito.
La IA permite priorizar mejor los candidatos a fármacos, basándose en algoritmos que evalúan cientos o miles de variables de forma simultánea.
Complejidad regulatoria
Cumplir con los estándares regulatorios (por ejemplo, la Agencia Europea del Medicamento o la FDA en EE. UU.) es un proceso largo y exigente.
Herramientas como MESbook facilitan ayudan a automatizar la documentación y a asegurar la trazabilidad de cada fase de producción, facilitando los informes y el cumplimiento normativo.
La adopción de sistemas digitales que registran parámetros de calidad en tiempo real también acorta los tiempos de auditoría y reduce la probabilidad de errores.
Eficiencia en ensayos clínicos
Los ensayos clínicos son, con toda probabilidad, la etapa más crítica y costosa que determina el éxito o fracaso de un medicamento.
Mediante algoritmos avanzados de IA, se pueden definir perfiles de pacientes ideales, así como predecir reacciones o efectos adversos, lo que optimiza los resultados de los estudios.
Esto se traduce en una mejor asignación de recursos, una reducción de la duración de los ensayos y, en última instancia, un acceso más rápido al mercado de productos eficaces.
Personalización de tratamientos
Cada paciente o grupo de pacientes presenta características genéticas y clínicas únicas.
El análisis de datos ómicos (genómicos, proteómicos, etc.) mediante IA permite diseñar terapias específicas para cada perfil, incrementando la eficacia y reduciendo el riesgo de efectos adversos.
Esta tendencia al alza está revolucionando la forma de entender y abordar patologías complejas, permitiendo un enfoque mucho más focalizado y adaptado.
Optimización de la cadena de suministro
La gestión eficiente de la cadena de suministro es clave para evitar desabastecimientos. La IA predice la demanda, optimiza el inventario y reduce los costes, garantizando la entrega oportuna de medicamentos.
Seguridad y calidad del producto
Por último, la calidad de los medicamentos no puede comprometerse en ningún momento. La IA facilita la monitorización de los procesos de fabricación en tiempo real, detectando desviaciones y garantizando estándares de calidad consistentes.
Esto reduce la probabilidad de rechazos o retiradas del mercado y refuerza la confianza de las autoridades reguladoras y los consumidores.
¿Cómo aplicar la inteligencia artificial en la industria farmacéutica?
La inteligencia artificial se está integrando en casi todas las fases de la industria farmacéutica, desde la investigación inicial hasta la distribución final, aportando beneficios clave:
- Procesos más inteligentes: permite anticipar resultados y ajustar procesos al momento, lo que facilita la toma de decisiones precisas a lo largo del ciclo de vida del medicamento.
- Optimización de recursos: gracias a modelos predictivos, se aprovechan mejor los recursos, reduciendo costes y riesgos en cada fase, desde la investigación hasta la distribución.
- Automatización: más allá de automatizar tareas repetitivas, la IA se integra con la maquinaria para supervisar y mejorar la calidad del producto final, reduciendo mermas y garantizando estándares.
- Tratamientos más efectivos: analizando grandes volúmenes de datos clínicos y genéticos, la IA facilita el diseño de terapias a medida, incrementando la efectividad y reduciendo los tiempos de respuesta.
- Gestión eficiente de la cadena de suministro: por último, al predecir la demanda, ayuda a generar la mejor distribución que evite los desabastecimientos.
Realizar estas integraciones, no solo resuelve los desafíos actuales, sino que también abre caminos hacia la innovación y hacia un futuro con avances más notables y sostenibles que garanticen un desarrollo más ambicioso del sector.
Desde MESbook ponemos a disposición nuestro software y asesoramiento para que puedas implantar en tu fábrica todas las bondades de las nuevas tecnologías.
Project Manager y Business Analyst en MESbook
Borja Martínez Roda
Team Leader y Business Analyst en MESbook, especializado en la aplicación de inteligencia artificial para la transformación digital y la optimización de la gestión empresarial. Como líder en la integración de IA en procesos estratégicos, impulsa la automatización y el desarrollo de asistentes inteligentes que mejoran la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Con una sólida formación en Business Intelligence, Industria 4.0 e Ingeniería de Organización Industrial, su trabajo se centra en redefinir el liderazgo y la gestión de proyectos a través de la tecnología y la innovación.