WHITE PAPERS & GUIDES BISIONA
Pharma Data Driven Future Outlook
Introducción
El impacto de la innovación tecnológica en el sector farmacéutico sigue creciendo día a día. En los últimos años, la mayoría de las empresas farmacéuticas han integrado herramientas avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en sus procesos.
Estas tecnologías han sido aplicadas en varios aspectos y procesos, incluyendo el descubrimiento de nuevos fármacos, ensayos clínicos, y medicina personalizada. Sin embargo, a pesar de los avances, la adopción de estas tecnologías sigue siendo relativamente baja en comparación con otras industrias.
La principal razón es la incertidumbre entre los líderes responsables de la digitalización y automatización de las compañías farmacéuticas. Mientras hay un claro interés de adoptar esas tecnologías, también existe una clara incertidumbre sobre como afrontar el proceso de implantación de manera eficiente.
Este artículo explora como el uso de los datos y lo modelos de IA pueden ayudar a las empresas farmacéuticas a superar futuros retos y como los líderes farmacéuticos deberían re-imaginar sus estrategias para construir habilidades escalables. Al adoptar la IA y ML, las empresas farmacéuticas pueden desbloquear nuevas oportunidades de innovación, eficiencia, y mejorar el pronóstico y resultado de los pacientes.
Modelo de Éxito Obsoleto
A pesar de que muchas empresas farmacéuticas ya utilizan la IA y ML de alguna forma, un número significante de compañías sigue operando bajo un modelo de éxito obsoleto. Este modelo involucra producir fármacos genéricos a gran escala para una prescripción masiva, con el propósito de servir a un segmento más amplio. Sin embargo, este enfoque es cada vez menos sostenible por diversas razones:
- Costes de producción crecientes
- Cambio en las preferencias de los consumidores y aumento de la medicina personalizada
- Datos no estructurados
Oportunidades Emergentes: IA y Soluciones Data-Driven
La IA está surgiendo como una fuerza transformadora de gran importancia en la industria farmacéutica. A pesar de la rápida adopción de la IA y los sistemas de NLP (Natural Language Processing), la adopción de estas herramientas sigue siendo baja en términos generales. Muchas empresas farmacéuticas no están preparadas todavía para cumplir con la demanda del sector, ni para superar los retos de la industria. Sin embargo, podrían superar estos retos si se enfocaran en construir sistemas de IA y aumentar su capacidad de análisis. Adoptando estas tecnologías pueden dirigir la innovación hacia una mejora de la eficiencia y de los resultados de los pacientes.
