Pharma Data – Driven Future Rapporto

L’impatto dell’innovazione tecnologica nel settore farmaceutico continua a crescere di giorno in giorno. Negli ultimi anni, la maggior parte delle aziende farmaceutiche ha integrato nei propri processi strumenti avanzati come l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML).

Queste tecnologie sono state applicate in vari aspetti e processi, tra cui la scoperta di nuovi farmaci, sperimentazioni cliniche e medicina personalizzata. Tuttavia, nonostante i progressi, l’adozione di queste tecnologie rimane relativamente bassa rispetto ad altri settori.

Il motivo principale è l’incertezza tra i leader responsabili della digitalizzazione e dell’automazione delle aziende farmaceutiche. Sebbene esista un chiaro interesse nell’adozione di queste tecnologie, vi è anche una chiara incertezza su come affrontare il processo di implementazione in modo efficiente.

Questo articolo esplora come l’uso di dati e modelli di intelligenza artificiale può aiutare le aziende farmaceutiche a superare le sfide future e come i leader farmaceutici dovrebbero reimmaginare le loro strategie per costruire capacità scalabili. Adottando l’intelligenza artificiale e il machine learning, le aziende farmaceutiche possono sbloccare nuove opportunità di innovazione, efficienza e migliorare la prognosi e i risultati dei pazienti.

Sebbene molte aziende farmaceutiche utilizzino già l’intelligenza artificiale e il machine learning in qualche forma, un numero significativo di aziende continua a operare secondo un modello di successo obsoleto. Questo modello prevede la produzione di farmaci generici su larga scala per la prescrizione di massa, con lo scopo di servire un segmento più ampio. Tuttavia, questo approccio sta diventando meno sostenibile per diversi motivi:

• Aumento dei costi di produzione
• Cambiamento delle preferenze dei consumatori e aumento della medicina personalizzata
• Dati non strutturati

L’intelligenza artificiale sta emergendo come un’importante forza di trasformazione nel settore farmaceutico. Nonostante la rapida adozione dei sistemi AI e NLP (Natural Language Processing), l’adozione di questi strumenti rimane nel complesso bassa. Molte aziende farmaceutiche non sono ancora pronte a soddisfare la domanda del settore, né a superare le sfide del settore. Tuttavia, potrebbero superare queste sfide se si concentrassero sulla costruzione di sistemi di intelligenza artificiale e sull’aumento della loro capacità di analisi. L’adozione di queste tecnologie può guidare l’innovazione verso una migliore efficienza e risultati per i pazienti.