La inteligencia artificial (IA) aporta muchas oportunidades al sector de la industria farmacéutica, desde el descubrimiento de fármacos hasta el diagnóstico. Tanto es así que el 95% de las compañías farmacéuticas ya invierten en capacidades de IA. El documento J+D Forecasting – ‘How AI is Transforming Forecasting in Pharma’, elaborado por Evaluate Pharma, recoge que en los próximos cinco años se espera que la inversión en IA por parte de la industria farmacéutica crezca un 600%, hasta alcanzar 23.250 millones de euros, con un impacto en el desarrollo de nuevos medicamentos que crecerá más del 40% anual.
Llevar un nuevo medicamento al mercado está lleno de riesgos —científicos, regulatorios y comerciales—. Históricamente, los modelos de previsión solo han podido estimar la probabilidad de éxito a un nivel general, basándose en el progreso de las fases de los ensayos como indicador indirecto, pero, según el documento, la IA cambia este panorama. «Al analizar décadas de datos de ensayos clínicos junto con estructuras moleculares, estrategias de estratificación de pacientes y vías regulatorias, los modelos de IA pueden identificar los factores más estrechamente correlacionados con el éxito», certifica.
Por tanto, advierte que estos conocimientos no solo mejorarían las probabilidades de éxito técnico, sino que también permitirían estrategias de comercialización más inteligentes.
• Previsión regulatoria: la IA puede detectar riesgos en el diseño de los ensayos que podrían derivar en contratiempos regulatorios.
• Posicionamiento competitivo: la IA puede simular cómo diferentes estrategias de lanzamiento podrían funcionar en áreas terapéuticas saturadas.
• Optimización del portafolio: las compañías pueden asignar recursos a los activos con mayores probabilidades de éxito, evitando callejones sin salida costosos.
Para comprender completamente el impacto de la IA en las proyecciones, el documento identifica los puntos donde está transformando más visiblemente a la industria hoy:
• Aceleración del Descubrimiento de Medicamentos: las plataformas de IA pueden analizar millones de compuestos digitalmente, identificando candidatos prometedores a una fracción del costo y del tiempo. Se estima que los plazos de descubrimiento podrían reducirse en un 80% y los costos hasta en un 70%.
• Mejora del Diagnóstico: las herramientas de diagnóstico basadas en IA ya superan a los médicos humanos en algunos campos, como el reconocimiento de imágenes en la detección del cáncer.
• Lanzamiento Más Rápido de Medicamentos: cuando todo el ciclo de desarrollo se acelera, la proyección se convierte en una disciplina vida. • Optimización de Ensayos Clínicos: la IA transforma la selección y monitoreo de pacientes, reduciendo tasas de fracaso y acortando los tiempos de los estudios.
Otro de los impactos de la IA identificados en el documento pasa por la predicción de enfermedades. Los modelos epidemiológicos tradicionales suelen tener dificultades para capturar la compleja interacción entre el entorno, el comportamiento, la biología y el acceso a la atención médica. Sin embargo, el informe cita que la IA puede integrar y analizar estos factores en tiempo real.
Por todo ello, muestra que una predicción más temprana y precisa de las enfermedades tiene consecuencias prácticas: las decisiones de inversión en I+D pueden alinearse con mayor precisión con las áreas de mayor necesidad; las previsiones comerciales se vuelven más exactas, ayudando a las empresas a planificar cadenas de suministro, precios y estrategias de lanzamiento con mayor confianza; y, finalmente, los sistemas de salud se benefician de una mejor asignación de recursos, lo que podría reducir costos y mejorar los resultados.
A continuación, el informe muestra también puede ayudar al paciente, ya que las herramientas impulsadas por IA ya analizan predisposiciones genéticas, historiales familiares y datos de estilo de vida para identificar individuos de alto riesgo mucho antes de que aparezcan los síntomas. «En el ámbito de las proyecciones, esto significa que las poblaciones de pacientes ya no son estáticas; son dinámicas, cambiando a medida que las intervenciones tempranas alteran las trayectorias de las enfermedades», confirma.
Como casos prácticos, menciona que la detección temprana del riesgo cardiovascular podría reducir el mercado de terapias avanzadas mientras aumenta la demanda de medicamentos preventivos; que el cribado genético puede identificar antes a los pacientes con enfermedades raras, ampliando poblaciones que antes pasaban desapercibidas; o que el análisis predictivo puede señalar comorbilidades emergentes, reconfigurando cómo se desarrollan y posicionan las terapias.
Aunque el documento señala que las oportunidades que presenta la IA son enormes, insiste en que el camino no está exento de desafíos. Uno de los más importantes es la calidad y acceso a los datos. «La IA solo es tan eficaz como la información que consume, lo que significa que las brechas, sesgos o inconsistencias en los datos pueden generar previsiones erróneas», indica.
Otro desafío es la interpretabilidad. Los líderes empresariales necesitan más que predicciones precisas: necesitan comprender cómo se generan. «Cuando los sistemas de IA funcionan como "cajas negras", puede debilitarse la confianza en las proyecciones que sustentan decisiones críticas», expresa. También existe el reto de la integración. «Las proyecciones no son solo un ejercicio técnico, sino organizacional, que requiere que los equipos adapten procesos, estructuras de gobernanza e incluso normas culturales para aprovechar al máximo los conocimientos impulsados por IA», especifica.
Por último, subraya que hay implicaciones éticas importantes. Las predicciones a nivel del paciente plantean preguntas sobre privacidad, consentimiento y uso responsable de los datos. «Las compañías biofarmacéuticas deben mantener los más altos estándares de ética y transparencia para garantizar que la innovación se equilibre con la responsabilidad», señala.
«Las compañías que adopten proyecciones impulsadas por IA obtendrán una visión más clara del futuro, posicionándose para realizar inversiones más inteligentes, llevar terapias a los pacientes más rápido y generar un valor sostenible. Las que no lo hagan corren el riesgo de quedarse atrás en un mercado cada vez más complejo y competitivo», menciona.
Finalmente, especifica que la IA no es simplemente otra herramienta en el conjunto farmacéutico, sino que es «una fuerza transformadora que está remodelando cada etapa de la cadena de valor». «En ningún lugar es este impacto más profundo que en las proyecciones, donde la IA ofrece el potencial de desbloquear una comprensión más profunda, dinámica y precisa de los mercados, los pacientes y las enfermedades», concluye.
Fuente: El Global Farma