La industria farmacéutica es una de las más importantes del mundo, pero también una de las más complejas y reguladas. El desarrollo de nuevos fármacos requiere de años de investigación, ensayos clínicos y aprobaciones regulatorias, con un alto costo y un alto riesgo de fracaso. Además, la industria se enfrenta a desafíos como la presión de los sistemas de salud para reducir los precios, la demanda de los pacientes por tratamientos personalizados y la necesidad de adaptarse a las nuevas tecnologías y tendencias.
Hoy en día, las compañías como la nuestra están adoptando la inteligencia artificial (IA) de diversas maneras, desde la automatización de procesos internos hasta la mejora y personalización de servicios de cara al cliente final. Esto está impactando significativamente en el desarrollo de nuevas oportunidades, optimizando procesos y mejorando la eficiencia de empresas como la nuestra para dar la mejor de las soluciones.
“Gracias a la IA se está impulsando la innovación al proporcionar evidencias más específicas y personalizadas a partir de grandes cantidades de datos, como así su entendimiento”, afirma en una entrevista en exclusiva en Salud 35 a Carlos Girón, director de tecnología de Telómera.
“Estamos en el momento intermedio entre la escasez de candidatos y el crecimiento exponencial de oferta de profesionales"
Los ingenieros de software e IA se han convertido en un perfil cada vez es más demandado, ya que con el uso de esta tecnología los profesionales pueden ofrecer servicios más avanzados y competitivos. “Estamos en el momento intermedio entre la escasez de candidatos y el crecimiento exponencial de oferta de profesionales con más experiencia y mejor preparación”, añade Girón.
El talento en este campo es fundamental, ya que la IA se ha posicionado como una prioridad para muchas organizaciones que buscan innovar y mantenerse competitivas en un mercado global agresivo y en constante cambio. “Nadie quiere quedarse atrás”, asegura el experto, quien reafirma la necesidad de mantener ciertos niveles de conformidad y ejecución. A su vez aclara que toda compañía que se mantenga ajena a esta revolución deberá afrontar obstáculos a corto plazo.
La integración de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica ha permitido acelerar el proceso de descubrimiento de medicamentos al identificar pacientes “target” de manera más rápida y eficiente. “Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos genómicos, moleculares y clínicos para identificar patrones y predecir la eficacia de los compuestos en el tratamiento de enfermedades”, asegura el director de tecnología de Telómera.
Esta migración de talento está impulsando la innovación en la industria farmacéutica al permitir un enfoque más centrado en los datos y la personalización en el desarrollo de medicamentos y terapias.
“Uno de los principales retos es la comprensión profunda de los procesos y regulaciones de la industria farmacéutica"
Sin embargo, la llegada de estos profesionales de software e IA a esta industria, también acarrea desafíos. “Uno de los principales retos es la comprensión profunda de los procesos y regulaciones de la industria farmacéutica, que pueden ser altamente compleja al estar sujeta a estrictos estándares de seguridad y cumplimiento”, explica Girón.
Otra dificultad radica en la integración de sistemas y datos de diversas fuentes, lo que requiere habilidades técnicas avanzadas y un enfoque interdisciplinario. Implementar variables clínicas para generar un algoritmo válido para su interpretación no es una tarea sencilla. Cada fuente tiene su propia estructura de la información, calidad de recogida de la información y restricciones, no todo es apto para utilizar.
Dentro de la industria farmacéutica, la IA ha influido en la renovación de la investigación biológica, transformando una disciplina científica en una ingeniería. Esto ocurre debido al gran volumen de datos biológicos que se pueden utilizar y analizar, como secuenciación genética, estructuras de proteínas y datos de expresión génica, para identificar patrones, relaciones y características relevantes para la biología.
"La IA ha proporcionado a los investigadores biológicos herramientas y técnicas poderosas que han transformado la investigación"
Además, la inteligencia artificial puede optimizar procesos experimentales, como el diseño de fármacos o la ingeniería de proteínas, al acelerar la simulación computacional y el análisis predictivo. “La IA ha proporcionado a los investigadores biológicos herramientas y técnicas poderosas que han transformado la investigación biológica en una disciplina más similar a la ingeniería, permitiendo un enfoque más sistemático, predictivo y orientado a resultados”, concluye Carlos Girón.
En resumen, si bien la aplicación de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica ofrece oportunidades significativas, los ingenieros y expertos deben superar obstáculos relacionados con la complejidad del dominio y la integración de tecnologías.