El uso de inteligencia artificial en la industria farmacéutica está revolucionando desde la investigación y el desarrollo de fármacos hasta la gestión de la producción y la comercialización. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y optimizar procesos, la IA permite acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos, mejorar la precisión en la predicción de ventas y personalizar tratamientos de manera más eficiente.
En una entrevista en Salud35, Carlos Fernández Lozano, jefe del laboratorio de aprendizaje automático en ciencias de la vida en la Universidad da Coruña como la IA permite mejorar la gestión de recursos, optimizar estrategias de mercado y reducir costes, ofreciendo mayor precisión y adaptabilidad frente a los métodos tradicionales, aunque su implementación requiere datos de alta calidad, cumplimiento normativo y actualizaciones constantes para garantizar su efectividad.
¿Cuál crees que es el impacto práctico de usar inteligencia artificial para predecir ventas en la industria farmacéutica?
El impacto práctico de usar inteligencia artificial para predecir ventas en la industria es significativo y variado. Los modelos basados en IA mejoran la gestión de recursos al proporcionar pronósticos precisos de ventas, lo que permite por ejemplo una mejor gestión de inventarios, planificación de producción y asignación de recursos. Además, mejoran la toma de decisiones al ofrecer predicciones precisas y basadas en datos, optimizando las estrategias de marketing al enfocar los esfuerzos en los mercados y segmentos de clientes más prometedores. Estos modelos también se adaptan a la dinámica del mercado, respondiendo a cambios en la oferta y la demanda.
Implementar IA presenta desafíos como la necesidad de datos de alta calidad y la actualizaciones constantes
Los ahorros de costos son evidentes al mejorar la gestión de inventarios y planificación de producción, reduciendo desperdicios y costos de almacenamiento por citar algunos. La capacidad de procesar grandes conjuntos de datos diversos permite análisis más detallados y precisos de ventas. Sin embargo, implementar IA presenta desafíos como la necesidad de datos de alta calidad, actualizaciones constantes de los modelos y todo aquello relacionado con la privacidad de los datos, además de la importancia de garantizar la transparencia e interpretabilidad de los modelos para cumplir con regulaciones y mantener la confianza de los interesados.
¿Qué ventajas aporta este tipo de modelo en comparación con métodos más tradicionales?
Un modelo basado en inteligencia artificial para predecir ventas de medicamentos ofrece múltiples ventajas frente a los métodos tradicionales. Como por ejemplo, mejora la precisión al capturar patrones y relaciones complejas en los mismos, permitiendo predicciones más exactas. Además, es altamente adaptable, ajustándose rápidamente a cambios en la demanda y la oferta gracias al aprendizaje continuo a partir de datos históricos. Es capaz de realizar un análisis exhaustivo de grandes conjuntos de datos de origen diferente, incluyendo ventas pasadas y factores socioeconómicos, e integra elementos externos como datos macroeconómicos y cambios regulatorios para crear pronósticos más detallados.
Por poner un ejemplo llamativo, podría incluir datos relativos al tiempo para modificar la predicción y adaptarla en periodos fríos en los que es más probable que se produzcan casos de resfriado o gripe y anticiparse a la alta demanda que se producirá. Es rentable al optimizar la gestión de inventarios y planificación de producción, reduciendo el desperdicio y los costes de almacenamiento. Permite ajustes en tiempo real, logrando pronósticos más dinámicos y actuales al manejar la complejidad del mercado farmacéutico con mayor eficacia que los métodos tradicionales.
Es importante evaluar la escalabilidad y generalización del modelo para diferentes productos y mercados
¿Qué aspectos serían importantes mejorar o tener en cuenta antes de aplicar este modelo en una empresa farmacéutica?
Antes de implementar un modelo basado en inteligencia artificial para predecir ventas de medicamentos en una empresa farmacéutica, o en general en cualquier campo, es crucial considerar varios aspectos importantes. La calidad y disponibilidad de los datos son fundamentales, requiriéndose acceso a conjuntos de datos de alta calidad, relacionados con el fenómeno a modelar y diversos, deben ser datos que consideren todas las casuísticas. Y por supuesto, balanceados, deben estar equilibrados en cuanto a la cantidad que representa cada uno de esos fenómenos. Además, es esencial garantizar la privacidad y seguridad de los datos, siguiendo regulaciones como GDPR o HIPAA.
La transparencia e interpretabilidad del modelo son fundamentales para el cumplimiento normativo y la confianza de los interesados. Deben establecerse actualizaciones continuas del modelo para mantener su precisión y relevancia en un mercado dinámico. La integración con los sistemas existentes de la compañía es clave, al igual que la capacidad del modelo para manejar factores externos imprevistos. Es importante evaluar la escalabilidad y generalización del modelo para diferentes productos y mercados. La capacitación de los usuarios y la gestión del cambio deben facilitar la adopción fluida de la nueva tecnología. También es crucial examinar las consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento normativo. Por último, un análisis de costo-beneficio justificará la inversión. Y sobre todo, es un modelo más a considerar y puede fallar, no debe ser el único modelo y hay que monitorizar continuamente su funcionamiento.