La digitalización es un factor clave y, a su vez, un requisito previo para el uso de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica. La digitalización permite la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos, siendo un requisito esencial para el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial precisos y efectivos.
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La cuarta revolución industrial dio paso al término “Industria 4.0”, caracterizado por la integración de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT), la robótica o la automatización de procesos industriales. Esta integración tiene lugar también en la industria farmacéutica de modo que podemos acuñar el término Pharma 4.0.
Poder ser denominado como un negocio Pharma 4.0 no solo hace referencia a un cambio de nombre. Tiene un impacto significativo en la mejora de la eficiencia y calidad de procesos de producción, seguridad y eficacia en el uso de medicamentos, así como en la experiencia del cliente.
Sin embargo, un requisito previo esencial para la implementación de estas tecnologías es la digitalización. Así pues, para alcanzar los beneficios de “los principios 4.0”, las organizaciones deben desarrollar una madurez digital, es decir, un cierto nivel de desarrollo y avance que permita utilizar y aprovechar las tecnologías de forma eficiente y eficaz.
¿Cómo alcanzar la madurez digital?
Alcanzar el nivel necesario de este tipo de madurez a través de la transformación digital puede ser un proceso muy complejo e incluso desalentador debido a la dificultad para dar inicio a la implementación de los primeros pasos. De hecho, el nivel de madurez puede evaluarse en base a la medición de diferentes aspectos como la infraestructura tecnológica, la cultura organizacional, la captación de empleados, la adopción de tecnologías avanzadas o la automatización de procesos e integración de sistemas.
Teniendo en cuenta que cada organización es un ecosistema único, se pueden establecer al menos 3 pasos básicos para alcanzar esta madurez digital:
1.- Conectar todo.
Conectar tantos elementos como sea posible, incluidos procesos, instrumentos, productos y personas, procurando que los datos sean precisos y fiables, por lo que deben provenir principalmente de ensayos clínicos, registros médicos electrónicos, literatura científica, datos de dispositivos médicos, entre otros. Echando mano de sistemas avanzados de gestión de información (LIMS) pues permiten gestionar y controlar con facilidad la información generada (muestras, instrumentos, análisis de resultados y calidad, etc).
Siguiendo lo anterior, los datos conectados de forma automática ofrecerán los siguientes beneficios:
Mitigación de errores de transcripción y mejora la calidad de datos.
Liberación de tiempo para el personal, pudiendo dedicar este a otras tareas de mayor valor.
Gestión mejorada de muestras y consumibles para una trazabilidad completa de los mismos.
Gestión, acceso e informes de datos en tiempo real.
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2.-Flujos de trabajo automatizados end-to-end.
Una vez conectadas las capacidades en cuanto a datos, han de buscarse soluciones de automatización de los flujos de trabajo para acelerar e impulsar la productividad. En este sentido, la automatización de procesos genera:
- Mejora de reproducibilidad para la obtención de resultados confiables.
- Reducción de los errores de manejo manual y maximización del rendimiento de los procesos. (Al eliminar la necesidad de tareas repetitivas y manuales, se mejora la eficiencia y se reducen tanto el tiempo como los costes asociados con los procesos).
- Aumento de colaboración y comunicación, fomentando el intercambio de conocimientos, la toma de decisiones conjunta y la identificación de oportunidades de mejora.
- Garantía de agilidad y flexibilidad, promoviendo respuestas rápidas a las demandas del mercado, las regulaciones cambiantes y las necesidades de los pacientes.
- Mejora continua y aprendizaje. Facilitando así la identificación de áreas de mejora, implementación de cambios y evaluación del impacto de manera sistemática, adoptando además una mentalidad de aprendizaje constante.
Al igual que para la recogida de datos de valor, un entorno de software integrado combina la conectividad de los datos con la automatización de los flujos de trabajo, lo cual promueve la vinculación de procesos para el flujo de trabajo completo end-to-end.
3.-Implementación de técnicas basadas en IA.
Una vez automatizada la gestión de datos y flujos de trabajo, existe una base que permite aprovechar los datos de forma eficiente y eficaz gracias a la Inteligencia Artificial. Existe una gran variedad de aplicaciones que convierten los datos recopilados en información valiosa para la mejora de los procesos y de la toma de decisiones. Es por ello que la Inteligencia Artificial permite:
- Atención al paciente: personalización de atención al paciente identificando patrones de enfermedades en base a la prevención de las mismas.
- Control de calidad: detección de patrones y anomalías tanto en maquinaria (mantenimiento preventivo) como en compuestos que indiquen con anticipación problemas en la producción de medicamentos.
- Logística y distribución: optimización de la cadena de suministro, desde los procesos de producción hasta la comercialización de los productos reduciendo costes y mejorando la eficiencia.
- Ensayos clínicos: identificación de pacientes adecuados para ensayos, selección de dosis y análisis de los resultados clínicos.
- Descubrimiento y diseño de fármacos: identificación de nuevos compuestos prometedores para fármacos y optimización de los mismos para mejorar su eficacia, seguridad e incluso biodisponibilidad de los mismos.
Sin embargo, dichas aplicaciones solo serán de utilidad si se implementan correctamente, por lo que, es vital identificar y definir correctamente los problemas que la IA puede ayudar a resolver ya que sus aplicaciones son más efectivas sobre todo cuando se enfocan en un desafío específico.
La identificación y definición de un problema concreto así como la creación de los algoritmos apropiados que traduzcan los datos en soluciones para la toma de decisiones, no es trivial , pues requieren de una gran experiencia y mimo en la lectura de las necesidades de las empresas.
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En conclusión, la IA está teniendo un impacto profundo en la industria farmacéutica, permitiendo avances en áreas clave como la investigación y producción de medicamentos. A medida que la tecnología continúe evolucionando, es probable que la Inteligencia Artificial siga transformando la forma en que se desarrollen y distribuyan los medicamentos en todo el mundo. Motivo por el cual es necesario seguir trabajando para asegurar su uso ético y seguro.
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Referencias
- Arden, N. S., Fisher, A., Tyner, K. M., Yu, L. X., Lee, S. L., & Kopcha, M. (2021). Industry 4.0 for pharmaceutical manufacturing: Preparing for the smart factories of the future. International Journal of Pharmaceutics, 602, 120554. https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2021.120554
- Marketing Team. (2023, 23 enero). Digital Maturity in Pharma: How digital is the pharmaceutical industry? Doxee. https://www.doxee.com/blog/digital-disruption/digital-maturity-in-pharma-industry/
- Pharma 4.0: How connectivity, automation and advanced analytics accelerate innovation. (2023, 3 mayo). Scientific Computing World. https://www.scientific-computing.com/viewpoint/pharma-40-how-connectivity-automation-and-advanced-analytics-accelerate-innovation
