La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) a la industria farmacéutica es una de las claves del sector en el presente y del futuro, y presenta tanto retos como ventajas significativas. Por un lado, puede acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos, optimizar los ensayos clínicos, personalizar tratamientos y mejorar la eficiencia en la producción. Sin embargo, su implementación plantea desafíos como la necesidad de grandes cantidades de datos de alta calidad, la garantía de la privacidad de los pacientes y la ética en el desarrollo de algoritmos.
La IA puede contribuir a este objetivo al optimizar los procesos de producción, reducir el consumo de energía, mejorar la gestión de residuos y desarrollar nuevos productos farmacéuticos más sostenibles
Otro de los principales retos que afronta el sector es su reducción de la huella ambiental. La producción de medicamentos genera una gran cantidad de residuos y consume una considerable cantidad de energía y recursos naturales. En este sentido, la IA puede contribuir a este objetivo al optimizar los procesos de producción, reducir el consumo de energía, mejorar la gestión de residuos y desarrollar nuevos productos farmacéuticos más sostenibles.
Para tratar de comprender la complejidad e importancia de estos retos, Salud35 habla con Gabriel Weinstein, Managing Partner Europe de Olivia, que aplicando un modelo basado en "variables y señales" del presente, pueden tratar de vislumbrar nuevas posiblidades futuras para las organizaciones farmacéuticas, a pesar de no estar especializados en este campo.
¿Qué papel jugará la IA en la aceleración del descubrimiento de fármacos, la optimización de los ensayos clínicos y la personalización de los tratamientos?
La inteligencia artificial (IA) está transformando significativamente la forma en que vivimos y nos comportamos, y los campos de la medicina y la farmacología no están exentos. La IA es una dimensión clave a la hora de analizar y tratar de adelantarse al futuro. Si aprovechamos su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos para lograr simulaciones, podremos, por ejemplo, predecir cómo interactuarán los fármacos frente a determinados casos.
Los algoritmos de machine learning tienen la capacidad de modelar cómo las moléculas afectan a las proteínas y prever la eficacia y los posibles efectos secundarios de los nuevos compuestos. La IA tiene la capacidad también de optimizar el diseño de ensayos clínicos al identificar los biomarcadores adecuados, seleccionar subgrupos de pacientes más relevantes en base al análisis de sus historiales médicos y datos genéticos, y definir criterios de inclusión y exclusión más precisos. Esto ayuda a mejorar la probabilidad de éxito de los ensayos clínicos.
Si retomamos la idea de la personalización, la IA podría integrar datos genéticos, clínicos y ambientales para diseñar tratamientos personalizados que se adapten al perfil específico de cada paciente, incluso prediciendo los resultados. Esto incluye la selección de medicamentos y dosis basadas en las características individuales de cada uno de ellos.
La implementación de la IA requiere un acompañamiento a las personas que se verán impactadas por estos cambios, y esto implica un proceso de gestión del cambio que identifique las preocupaciones de los empleados respecto a la IA para abordarlas de manera efectiva; la evaluación y rediseño de los procesos y operaciones para aprovechar el máximo potencial de esta tecnología, la detección de necesidades de capacitación e implementar programas de formación para garantizar la preparación de los equipos. Es fundamental garantizar que todo el proceso esté alineado con la visión y estrategia a largo plazo de la compañía y que se trabaje a fondo la cultura organizacional.
¿Cómo pueden las empresas farmacéuticas reducir su huella ambiental?
Existen varias estrategias a seguir. Primero, deben centrarse en la eficiencia energética, adoptando tecnologías que reduzcan el consumo y utilizando fuentes de energía renovable. La gestión de residuos es igualmente crucial, e implica mejorar los procesos de reducción, reutilización y reciclaje de materiales y manejar adecuadamente los desechos peligrosos y farmacéuticos.
"Reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y otros contaminantes se puede lograr mediante la mejora de los procesos de producción y la inversión en tecnologías de captura y almacenamiento de carbono"
Es importante también incorporar principios de diseño sostenible en la investigación y desarrollo de productos, seleccionando materiales menos contaminantes y reduciendo los impactos ambientales. La optimización de procesos de fabricación más limpios y eficientes puede disminuir la generación de subproductos y la contaminación.
Reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y otros contaminantes se puede lograr mediante la mejora de los procesos de producción y la inversión en tecnologías de captura y almacenamiento de carbono. Además, las empresas deben gestionar de manera responsable el uso del agua y tratar adecuadamente los efluentes para proteger los recursos hídricos.
La sostenibilidad en la cadena de suministro también juega un papel importante, colaborando con proveedores y socios para adoptar prácticas ambientales responsables en toda la cadena de valor. Participar en programas de compensación de carbono, como la reforestación o la inversión en proyectos de energía renovable, puede ayudar a contrarrestar las emisiones inevitables. Finalmente, es clave fomentar una cultura corporativa que valore la sostenibilidad y educar a los empleados sobre prácticas ambientales responsables.