En una entrevista en exclusiva a Salud35, Óscar Velasco, socio director y asesor en Transformación Digital en Olivia, empresa de consultoría especializada en ayudar a organizaciones a adaptarse a los cambios, nos explica integrar la inteligencia artificial en sus procesos de I+D, adaptarse a las normativas emergentes y fomentar una cultura organizativa que vea la IA como una herramienta aliada para acelerar la comercialización de tratamientos y potenciar la innovación en áreas críticas como oncología y neurología.
¿Cómo pueden las empresas farmacéuticas asegurarse de que la implementación de IA en sus procesos de I+D sea efectiva y contribuya a la innovación en áreas críticas como la oncología y la neurología?
Desde mi perspectiva, el primer paso es integrar la IA en la organización, lo que requiere un cambio de mentalidad. Es crucial manejar el cambio para que los empleados vean la IA como un aliado y no como una amenaza. La facilidad con la que esto se logre dependerá de la cultura organizativa de la empresa.Otro punto relevante es la adaptación a las normativas en Inteligencia Artificial, que aún están evolucionando y pueden retrasar o acelerar el proceso.
El primer paso para integrar la IA en una organización requiere un cambio de mentalidad
La primera Ley Europea de IA ya se ha lanzado y se modificará continuamente. Las compañías farmacéuticas deberán navegar entre regulaciones, a veces contradictorias, debido a su naturaleza multinacional.La cooperación es crucial; la IA necesita datos, por eso compartir estudios e información entre competidores puede acelerar los avances y marcar una diferencia para la humanidad.
Según los expertos la incorporación de la IA no se espera que genere más medicamentos pero sí puede acelerar la comercialización de tratamientos. ¿Está de acuerdo con esta situación?
Aunque no soy un experto en la industria farmacéutica, considero que es factible acelerar los tiempos promedio y desarrollar nuevos medicamentos basándose en varios factores. El primero, la capacidad de procesamiento de la IA, que nos permite realizar múltiples simulaciones sobre el impacto de los tratamientos. Dado que el desarrollo de medicamentos requiere procesar una gran cantidad de datos, la IA puede acelerar este proceso y prever el éxito del fármaco.
Cuanto mejor sea el modelo y mayor la cantidad de datos utilizados, el tiempo de lanzamiento de nuevos tratamientos se reducirá significativamente. Un factor crucial es que, al disminuir el tiempo medio de lanzamiento, los costes de comercialización también deberían reducirse, beneficiando así al paciente final y haciendo accesibles muchos medicamentos que antes eran inaccesibles para la mayoría de la población mundial.
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Por Óscar Velasco, socio de la consultora Olivia.