La Inteligencia Artificial ya está cambiando la forma en cómo vivimos y está llegando cada vez a más empresas que buscan optimizar sus procesos y sobretodo innovar (un 61% de ellas ya se encuentra invirtiendo en esta tecnología y más del 70% están convencidas de su potencial para el futuro de su negocio).
Uno de los usos más extendidos de la Inteligencia Artificial es el machine learning, que utiliza algoritmos para analizar un gran número de datos con el objetivo de tomar decisiones y realizar predicciones. Su papel clave en todas las industrias está más que demostrado, y la industria farmacéutica no es una excepción. En este sentido, la consultora McKinsey estima que el Big Data y el machine learning van a generar un valor mayor a los $100B anuales en esta industria, a través de la mejora de los procesos de toma de decisión, la optimización de la innovación, una mayor eficiencia en la investigación y la creación de nuevas herramientas para profesionales, consumidores, aseguradoras y reguladores.
Las grandes empresas del Big Pharma, ya están trabajando en numerosos proyectos que utilizan machine learning para la investigación, la prevención y el tratamiento de los pacientes, entre otros. Y para ello, se amplía el ecosistema a través de colaboraciones y/o adquisiciones de empresas que utilizan estas tecnologías. Está claro que el sector se está transformando desde la innovación en Inteligencia Artificial, Big Data y machine learning, y todas las compañías están buscando su espacio para no quedarse atrás.
En este artículo, hacemos eco de 4 de las áreas en las que estamos viendo un mayor impacto del machine learning en la industria farmacéutica.
1. Mejora del viaje del paciente: del diagnóstico temprano a los tratamientos
El machine learning está permitiendo –desde los datos previos obtenidos con pacientes que tienen una enfermedad– anticiparse en encontrar casos potenciales que aún no están diagnosticados, lo que funciona para enfermedades conocidas como la diabetes y es clave para pacientes con enfermedades raras que anteriormente costaban mucho de diagnosticar. De este modo, desde el diagnóstico temprano, se puede mejorar el tratamiento del paciente que puede acceder a los medicamentos adecuados y los cuidados necesarios desde una etapa inicial, dando como resultado mayor control de la enfermedad.
El machine learning además permite optimizar el seguimiento del viaje del paciente para ofrecerle opciones de terapia personalizada en función de su salud personal y los análisis predictivos. Además, permite comprobar la efectividad de un tratamiento y su progresión en tiempo real, para validar las terapias más efectivas para cada caso y optimizar y mejorar la eficiencia de las diferentes terapias para pacientes futuros.
IBM Watson ofrece aplicaciones y herramientas a las empresas para sacar el máximo potencial de los datos y la Inteligencia Artificial, con amplias aplicaciones en Pharma, como IBM Watson Oncology que ayuda a los profesionales a tomar mejores decisiones para sus pacientes desde el análisis de datos complejos para personalizar los tratamientos de cáncer que les ofrecen.
2. Optimización en la producción de nuevos medicamentos
Un estudio publicado por el MIT (Massachusetts Institute of Technology) afirma que sólo el 13.8% de los medicamentos pasan de forma exitosa los ensayos clínicos, lo que tiene un coste muy elevado para las farmacéuticas (que se estima entre los $161M a los $2B de coste para que un nuevo medicamento consiga la aprobación oficial).
El uso de machine learning en este campo, tiene el potencial de realizar un cribado inicial para predecir el éxito de diferentes componentes basado en factores biológicos, lo que ayuda a incrementar los ratios de éxito de los nuevos medicamentos y reducir los costes operacionales. Farmacéuticas como Novartis ya están utilizando esta tecnología para predecir los componentes que los investigadores deben utilizar para crear nuevos medicamentos, reduciendo la inversión y aumentando la rapidez en salir al mercado.
3. Prevención de futuras enfermedades o pandemias
La experiencia que nos ha dado la pandemia provocada por el Covid-19 y la poca preparación que había a nivel mundial para combatirla, ha acelerado la necesidad de prevención de futuras pandemias.
En este sentido, el machine learning puede jugar un papel importante para detectar tempranamente brotes epidémicos desde los datos recolectados por satélites, información histórica en la red, actualizaciones en tiempo real en las redes sociales y otras fuentes. De este modo se podrán anticipar con mayor eficiencia los lugares de aparición de futuras epidemias.
HealthMap muestra un mapa interactivo que permite visualizar de forma clara los lugares en los que se están dando brotes de enfermedades a partir de los datos obtenidos desde diferentes fuentes que hacen el seguimiento de estas enfermedades. A través del machine learning se tendrá cada vez mayor capacidad de prevención de los brotes futuros para lograr anticiparnos a futuras pandemias.
4. Apoyo al equipo de marketing y las fuerzas de ventas
El machine learning resulta también clave en el proceso comercial de las farmacéuticas, en el que cada vez más, se incorporan nuevas soluciones que apoyan a sus equipos de marketing y ventas con el objetivo de captar clientes de valor y hacerles un seguimiento para fidelizarlos y que resulten rentables, mediante el análisis de datos en tiempo real y la toma de decisiones inteligentes y optimizadas.
En este sentido desde Multiplica contamos con Sales Acceleration Platform, una plataforma 100% digital dirigida a empresas farmacéuticas para ayudarlas a administrar la relación completa con médicos o socios farmacéuticos, distribuir acciones y contenido relevante y contar con información e insights en tiempo real.
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