La integración de la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica está transformando las operaciones de las empresas del sector, afectando áreas clave como la investigación, la producción y la gestión de datos. La implementación de esta tecnología está acelerando los procesos de descubrimiento de nuevos tratamientos, optimizando los recursos y mejorando la precisión en la toma de decisiones estratégicas.
En empresas como Bristol Myers Squibb (BMS), la IA ha comenzado a desempeñar un papel fundamental en la investigación traslacional y en el desarrollo temprano de tratamientos innovadores. En el Center for Innovation and Translational Research Europe(CITRE), el único centro de I+D de la compañía fuera de EE.UU., dos grupos de investigación trabajan en la aplicación de IA generativa para acelerar la creación de moléculas terapéuticas.
“Utilizamos IA generativa para acelerar la creación de moléculas terapéuticas”, explica David Villalba, Senior Director Operations & Strategy de CITRE. “Además, desarrollamos algoritmos de análisis de imágenes para la clasificación de pacientes y para definir biomarcadores novedosos, y no solo eso, también aplicamos modelos de deep learning fundacionales para perturbar células malignas y validar dianas terapéuticas in silico. Por último, usamos modelos de lenguaje para facilitar la búsqueda de literatura científica y la diseminación”.
"Aplicamos modelos de deep learning fundacionales para perturbar células malignas y validar dianas terapéuticas in silico"
El impacto de la IA se extiende al área de Real-World Evidence (RWE) y Health Economics and Outcomes Research (HEOR), donde en los últimos años se han integrado herramientas de machine learning, procesamiento de lenguaje natural y análisis avanzado de imagen médica. Estas tecnologías permiten identificar patrones y realizar predicciones precisas a partir de grandes volúmenes de datos, optimizar la extracción de información de textos no estructurados y mejorar la evaluación de imágenes médicas en anatomía patológica digital.
“En los últimos cinco años, el área de RWE y HEOR ha integrado herramientas de IA. Algunos ejemplos incluyen la identificación de predicciones precisas en grandes conjuntos de datos, la extracción y análisis de información de textos no estructurados y la evaluación detallada de imágenes médicas”, ha explicado David Vilanova, Senior Manager RWE&Outcomes Research en BMS.
En términos prácticos, la IA está transformando la forma en que se realizan revisiones bibliográficas, automatizando el análisis de literatura científica y facilitando la creación de dosieres de valor que optimizan la presentación de datos ante las autoridades sanitarias. También está siendo clave en la identificación de factores que influyen en la adherencia al tratamiento y en la evaluación del impacto de enfermedades en la práctica clínica real.
“La automatización de la creación de dosieres de valor está reduciendo el tiempo y esfuerzo necesarios, mejorando la precisión del análisis y optimizando la presentación de los resultados para que sean más claros y convincentes ante las autoridades sanitarias”, añade Vilanova.
Las empresas siguen invirtiendo en esta tecnología con la certeza de que su adopción a gran escala redefinirá la competitividad
Más allá de la investigación, la IA está desempeñando un papel crucial en la optimización de la cadena de suministro. Las empresas farmacéuticas pueden prever la demanda con mayor precisión, mejorar la gestión del inventario y optimizar la logística de distribución. La implementación de modelos predictivos en la planificación de la producción permite minimizar desperdicios y garantizar la disponibilidad de medicamentos en el momento adecuado. En la fabricación, compañías como Johnson & Johnson han adoptado algoritmos de IA para el monitoreo en tiempo real de los procesos productivos, ajustando automáticamente los parámetros de producción y asegurando estándares de calidad más exigentes.
El avance de la IA también ha impulsado el desarrollo de la medicina personalizada. Los modelos predictivos están facilitando la creación de tratamientos adaptados al perfil genético y clínico de cada paciente, lo que mejora la efectividad de las terapias y reduce los efectos adversos. La combinación de análisis de datos masivos y aprendizaje automático está redefiniendo el enfoque de la investigación médica y la forma en que los tratamientos llegan a los pacientes.
A pesar de los avances, la implementación de la IA en la industria farmacéutica todavía enfrenta desafíos, entre ellos la protección de datos, la regulación y la integración con los sistemas tradicionales. Sin embargo, las empresas siguen invirtiendo en esta tecnología con la certeza de que su adopción a gran escala redefinirá la competitividad en el sector. En el caso de BMS, la apuesta por la IA en áreas clave como la investigación traslacional y el acceso al mercado está permitiendo demostrar el valor de los medicamentos de manera más eficiente y mejorar los resultados en salud.
“La IA comienza a ser una realidad en las áreas de RWE & HEOR. Continuar invirtiendo en IA y capacitar a los equipos de Market Access maximizará su potencial y proporcionará nuevas oportunidades para demostrar el valor de los medicamentos y mejorar los resultados de salud”, concluye Vilanova.