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IA Business Case
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es una herramienta futurista que solo aparece en las películas de ciencia ficción. El futuro está sucediendo ahora mismo, y las empresas de la industria farmacéutica deben cumplir con requisitos cada vez más estrictos (altos estándares de calidad, una cambiante demanda en el mercado, etc.)
La única forma de cumplir con esos requisitos es integrar los laboratorios farmacéuticos con las nuevas capacidades y funcionalidades de los sistemas de IA.
Siga profundizando con nosotros y descubra todo lo que necesita saber sobre las aplicaciones de IA en las empresas.
Descomponiendo el concepto de Inteligencia Artificial
La definición más común y aceptada mundialmente de Inteligencia Artificial nos dice que “La IA es el resultado de la combinación de algoritmos para el tratamiento de datos. Persiguiendo el objetivo de tratar de imitar el razonamiento humano”.
Sin embargo, en realidad, la IA actual es mucho más grande que esa definición. A medida que pasa el tiempo, el mundo de la IA sigue evolucionando abarcando nuevas metodologías y herramientas como: Machine Learning, Deep Learning, Data Science o Big Data.
Subconjuntos de Inteligencia Artificial: Machine Learning
Machine Learning (ML) se define ampliamente como un subconjunto de Inteligencia Artificial que se entrena básicamente para reconocer patrones basados en datos y experiencia para imitar el comportamiento humano. Su objetivo es realizar tareas complejas de una manera similar a cómo los humanos resuelven problemas.
Dentro de Machine Learning: Deep Learning
El Deep Learning es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales en las que se utilizan múltiples capas de procesamiento para extraer características de nivel progresivamente más alto de los datos para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano.
Enseñar a los ordenadores y computadoras a hacer lo que es natural para los humanos: aprender con el ejemplo.
El impacto de la inteligencia Artificial en cifras
Se estima que los ingresos del mercado mundial de Inteligencia Artificial crecerán significativamente de 2018 a 2030. La firma de investigación de mercado IDC proyectó que el mercado global de IA alcanzará un tamaño de más de medio billón de dólares estadounidenses para 2024. La investigación de precedencia sugiere que el mercado crecerá a más de 1,5 billones de dólares estadounidenses para 2030.
La mejora del control de calidad y la supervisión se encuentran entre los casos de uso más importantes de la IA en la industria farmacéutica. Además, pronto será posible utilizar la IA en esta industria para ofrecer a los pacientes exámenes de detección de riesgos preventivos personalizados, abriendo posibilidades para encontrar las opciones más adecuadas para los pacientes.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Diseño y descubrimiento de nuevos fármacos
El uso de la IA para el diseño de fármacos está aumentando rápidamente y desempeña un papel destacado en la identificación y validación de objetivos farmacológicos.
Investigación y Desarrollo
Muchas grandes compañías farmacéuticas utilizan actualmente sistemas y herramientas avanzadas basadas en IA junto con algoritmos de aprendizaje automático para suavizar e impulsar los procesos de investigación y desarrollo de medicamentos.
Prevención de enfermedades
Las organizaciones farmacéuticas también pueden utilizar soluciones de Inteligencia Artificial para desarrollar medicamentos y tratamientos para enfermedades raras como el Alzheimer y el Parkinson.
identificando ensayos clínicos
La identificación de candidatos a fármacos que se encuentran en ensayos clínicos finales es uno de los usos más interesantes de la IA para las empresas farmacéuticas. Ayudar a las empresas a analizar miles de muestras más rápido y descubrir automáticamente cómo responden los pacientes durante los ensayos clínicos.
Los sistemas de Inteligencia Artificial también podrían traer muchas oportunidades y ventajas a nivel comercial para las empresas farmacéuticas. Algunas de las aplicaciones más interesantes a tener en cuenta para el futuro de la industria son:
Capacidad predictiva
Los sistemas de IA tienen la capacidad de predecir futuros patrones de comportamiento basados en el análisis de datos históricos. Brindar a los laboratorios la oportunidad de mejorar sus estrategias y acciones multicanal, creando una cultura de buenas prácticas en el área comercial para ganar en eficiencia comercial.
Identificar mejores redes de venta
Otro uso interesante de las capacidades de IA en el área comercial de una empresa farmacéutica es en la definición y gestión de redes y rutas de venta.
Gracias a los métodos de optimización de la IA, las empresas pueden articular definiciones y adaptaciones de territorios más precisas y óptimas. Ayudando a los laboratorios a reducir costes.
