Aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica

IA en la Industria Farmacéutica

Inteligencia Artificial (AI) es una tecnología de rápido crecimiento que se utiliza para una amplia gama de aplicaciones en todas las industrias. Las empresas pequeñas, medianas, medianas y multinacionales están utilizando Tecnología AI y mejorar sus capacidades para trabajar de manera inteligente en esta esfera digital.

Al igual que los sectores minorista, de comercio electrónico y de fabricación, la IA está ganando protagonismo en los sectores de atención médica y farmacéutica. Aprovechando el poder de esta inteligencia artificial moderna en la industria farmacéutica, las empresas están encontrando formas innovadoras de resolver algunos de los problemas importantes que enfrenta el sector farmacéutico en la actualidad.

Sí. Las aplicaciones impulsadas por IA que utilizan aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis predictivo y big data han traído un cambio radical en el paradigma de la industria farmacéutica.

Inteligencia Artificial en la Industria Farmacéutica tiene el potencial de promover la innovación, al mismo tiempo que aumenta la productividad y proporciona mejores resultados. Además, la Inteligencia Artificial en la Industria Farmacéutica ofrece una propuesta de valor a las empresas mediante la creación de nuevos y últimos modelos de negocio.

Puede observar la implementación de IA en casi todos los aspectos del campo farmacéutico. Desde el descubrimiento y desarrollo de fármacos hasta la fabricación de fármacos, la cadena de suministro y el marketing, la IA tiene su impacto. Por lo tanto, IA en productos farmacéuticos y sanitarios asegura operaciones rentables, eficiencia comercial y aprobaciones sin complicaciones para nuevos medicamentos. También aprendemos más sobre los beneficios de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica.

En este artículo, nos gustaría ofrecerle una breve descripción de las 10 principales aplicaciones de IA en el sector farmacéutico. Estas mejores tendencias y casos de uso de IA en la industria farmacéutica le permitirán comprender la rápida adopción de la IA en la industria farmacéutica.

Vamos a discutir

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Las mejores aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica

# 1 Proceso y diseño de descubrimiento de fármacos

El uso de la IA en la industria farmacéutica para el diseño y desarrollo de fármacos es cada vez mayor. Desde la fabricación de moléculas pequeñas hasta la determinación de nuevos objetivos biológicos, la IA desempeña un papel destacado en la identificación y validación de objetivos farmacológicos. Es ampliamente utilizado para la innovación de fármacos multiobjetivo y la identificación de biomarcadores de manera eficiente con gran precisión.

Un beneficio importante de la industria farmacéutica es que cuando AI se administra durante las pruebas de drogas, minimiza el tiempo de desarrollo de drogas. La inteligencia artificial en la industria farmacéutica también beneficiará a los desarrolladores de fármacos para realizar ensayos clínicos más rápido y lanzar sus productos al mercado para su uso. Conduce a un proceso de desarrollo que ahorra costes y tiempo y también hace que los fármacos innovadores estén disponibles para mejorar la atención al paciente sin efectos secundarios.

Por ejemplo, los investigadores en productos farmacéuticos pueden identificar y verificar nuevos medicamentos contra el cáncer utilizando datos como registros EMR longitudinales (registros médicos electrónicos) y otros datos ómicos. Los sistemas de IA que utilizan ML y otros algoritmos de análisis de datos extraerán información de los datos de EMR y crearán las mejores formulaciones para diseñar y desarrollar medicamentos que curen bien los tumores.

# 2 I + D

Las empresas farmacéuticas de todo el mundo están utilizando tecnologías avanzadas Herramientas impulsadas por IA y algoritmos ML para suavizar el proceso de investigación, desarrollo e innovación de medicamentos. Estas herramientas tecnológicas están diseñadas para detectar patrones complejos en grandes conjuntos de datos. Por lo tanto, la IA en la industria farmacéutica se puede utilizar para resolver problemas asociados con el proceso de investigación y desarrollo.

Esta capacidad para estudiar patrones de diversas enfermedades y determinar qué formulaciones compuestas son las más adecuadas para el tratamiento de síntomas específicos de una enfermedad en particular es excelente. Las industrias farmacéuticas pueden invertir en I + D de los medicamentos que tienen más probabilidades de tratar una enfermedad o afección médica con éxito.

# 3 Prevención de enfermedades

Las organizaciones farmacéuticas pueden utilizar Inteligencia Artificial para desarrollar medicamentos para el Parkinson y el Alzheimer y enfermedades muy raras.

Según Global Genes, es un hecho que casi el 95% de las enfermedades raras no tienen más medicamentos para tratar y curar más rápido. Sin embargo, gracias a las capacidades innovadoras de AI y ML. El uso de IA en la industria farmacéutica transformará por completo este escenario y garantizará los modelos más avanzados para detectar enfermedades peligrosas en la etapa inicial y mejorar los resultados de los pacientes.

#4 Diagnóstico de siguiente nivel 

 

Los médicos pueden utilizar sistemas avanzados de aprendizaje automático para recopilar, procesar y analizar los datos de atención médica de los pacientes. Los profesionales de la salud de todo el mundo utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para almacenar de forma segura los datos de los pacientes en el sistema de almacenamiento centralizado o en la nube. Se llama Registros Médicos Electrónicos (EMR).

Los médicos pueden consultar estos registros de salud cuando necesitan comprender el efecto de un rasgo genético específico en la salud de un paciente o cómo lo trata la medicina. Los sistemas de aprendizaje automático pueden usar datos almacenados en EMR para generar estimaciones en tiempo real con fines de diagnóstico y para indicar el tratamiento adecuado para el paciente.

As Tecnologías ML son capaces de procesar y analizar grandes cantidades de datos rápidamente, pueden ayudar a acelerar el proceso de diagnóstico, salvando así millones de vidas.

 

# 5 predicción de epidemias

Las empresas farmacéuticas y las industrias de la salud están utilizando ML y Tecnologías de IA para monitorear y evaluar la propagación de infecciones en todo el mundo. Estas tecnologías modernas se utilizan para consumir datos recopilados de varios recursos, analizar varios factores ambientales, biológicos y geográficos sobre la salud de la población de diversas regiones geográficas y obtener información de datos para reducir el impacto de epidemias en el futuro.

Inteligencia artificial y máquina de aprendizaje Los modelos son particularmente beneficiosos para las economías subdesarrolladas que carecen de infraestructura médica y marco financiero para combatir la propagación de la infección.

Un buen ejemplo de esto es el modelo de predicción de brotes de malaria basado en ML, que sirve como una herramienta de advertencia para los brotes de malaria y ayuda a los proveedores de atención médica a tomar las mejores medidas para combatirla.

#6 Identificación de ensayos clínicos 

Es uno de los casos clave de uso farmacéutico para incorporar la IA en los modelos existentes. El uso de la IA en la industria farmacéutica para identificar candidatos a fármacos que se encuentran en ensayos clínicos finales a partir de una gran cantidad de datos clínicos está en aumento.

Inteligencia artificial en la industria farmacéutica ayudará a las empresas a analizar miles de muestras en minutos y registrará automáticamente datos relacionados con la respuesta de los pacientes durante los ensayos clínicos.

Aquí hay algunas ventajas de usar IA en la industria farmacéutica para ensayos clínicos:

• Aplicaciones de IA o los sistemas analizan datos clínicos históricos
• Las aplicaciones de IA ayudan a monitorear el rendimiento de los medicamentos y evaluar las respuestas a los medicamentos
• Con la integración de las tecnologías de reconocimiento de voz, las aplicaciones de IA para la industria farmacéutica serán útiles para registrar el texto oral de los pacientes durante las fases de prueba de medicamentos. Significa que las aplicaciones de IA registrarán las respuestas de los pacientes.

Por lo tanto, el uso de inteligencia artificial en ensayos clínicos tiene el potencial de acelerar los ensayos clínicos e introducir los medicamentos más seguros en el mercado. También es uno de los Principales casos de uso de Machine Learning en Pharma. El análisis del habla y las actividades de monitoreo de pacientes y medicamentos en tiempo real se realizarán con precisión utilizando ML, aprendizaje profundo y tecnologías de procesamiento de lenguaje natural.

 

# 7 Adherencias y dosis de medicamentos

 

La adopción de la IA en productos farmacéuticos y sanitarios está aumentando a un ritmo acelerado para identificar la cantidad correcta de ingesta de medicamentos para garantizar la seguridad de los consumidores de medicamentos. La tecnología de inteligencia artificial monitoreará a los pacientes durante los ensayos clínicos y sugerirá la cantidad correcta de dosis a intervalos regulares.

Todos estos son casos clave de uso farmacéutico para adoptar la IA. La IA en productos farmacéuticos y sanitarios definitivamente acelerará la automatización en los procesos e impulsará una mayor precisión que nunca.

Estas tendencias y casos de uso de IA en la industria farmacéutica ayudarán a las empresas de desarrollo de medicamentos y atención médica a garantizar la eficacia en las líneas de producción de extremo a extremo y brindar un rendimiento de primer nivel frente a la FDA.

Conclusión

El alcance de Inteligencia Artificial y máquina de aprendizaje en la industria farmacéutica parece muy prometedor en el futuro. Las oportunidades de IA para las empresas farmacéuticas son inconmensurables.

El uso de aplicaciones de IA en la industria farmacéutica garantizará la excelencia operativa en el diseño de la estructura del fármaco, los procesos de desarrollo del fármaco, la selección de pacientes para ensayos clínicos, el control del rendimiento del fármaco, la identificación de la dosis adecuada, etc.

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