Ai para a indústria farmacêutica

A pandemia da COVID-19 acelerou a adoção da inteligência artificial (AI) no mercado farmacêutico. Um número cada vez maior de empresas farmacêuticas estão aplicando a IA, moldando o futuro da tecnologia no setor. As principais empresas farmacêuticas estão colaborando com fornecedores de IA e usando tecnologia de IA em seus processos de fabricação para pesquisa e desenvolvimento (P&D) e descoberta de drogas. Na verdade, os relatórios mostram quequase 62% das organizações de saúde estão pensando em investir em IA e 72% das empresas acreditam que a IA será crucial para como fazer negócios no futuro.

Estima-se que a IA e o aprendizado de máquina (ML) na indústria farmacêutica possam gerar quase $100 bilhões de dólares por ano em todo o sistema de saúde dos EUA. De acordo com os pesquisadores, a IA e A ML melhoram a tomada de decisões, melhoram a inovação, melhoram a eficiência na descoberta de medicamentos e em ensaios clínicos e criam novas ferramentas para consumidores, reguladores, seguradoras e médicos.

Principais empresas farmacêuticas, incluindo Roche, Pfizer, Merck, AstraZeneca, a GSK, a Sanofi, a AbbVie, a Bristol Myers Squibb e a Johnson & Johnson já colaboraram ou adquiriram empresas de IA. 

Em 2018, o Instituto de tecnologia de Massachusetts (MIT) fez parceria com a Novartis e a Pfizer para transformar o projeto e a fabricação de medicamentos através do consórcio Machine Learning for Pharmaceutical Drug Discovery and Synthesis. O consórcio visa quebrar a divisão entre a pesquisa DE ML no MIT e a descoberta de drogas, reunindo pesquisadores e indústria. 

Nesse mesmo ano, a GSK começou a colaborar com a Cloud Pharmaceuticals, uma empresa de design e desenvolvimento de medicamentos orientada por IA, para acelerar a descoberta de novos candidatos a pequenas moléculas.

Em resposta à pandemia da COVID-19, em abril de 2020, a GSK e a Vir Biotechnology começaram a se unir para usar a tecnologia CRISPR e AI para identificar compostos antivirais que podem tratar coronavirus, incluindo a COVID-19. Alguns meses depois, a Roche fez uma parceria com a Owkin, uma plataforma DE ML para pesquisa médica, para acelerar a descoberta, o desenvolvimento e os ensaios clínicos de medicamentos. 

E, mais recentemente, a Abbott lançou uma plataforma de imagiologia coronária alimentada por IA. A plataforma pode detetar a gravidade dos bloqueios à base de cálcio e medir o diâmetro do vaso para aumentar a precisão da tomada de decisão durante procedimentos de stent coronário.

Sem dúvida, estamos testemunhando uma revolução nas indústrias farmacêutica e de saúde. A IA está a permitir que os investigadores descubram novos tratamentos mais rapidamente do que era possível, mesmo há uma década.

A IA e A ML desempenham um papel fundamental na indústria farmacêutica. No entanto, os melhores casos de uso são a descoberta de medicamentos, ensaios clínicos, dados do mundo real, fabricação de medicamentos, assistência diagnóstica, e otimização do processo terapêutico.

O processo de desenvolvimento de uma droga de pesquisa pré-clínica para o marketing pode levar de 12 a 18 anos. Muitas vezes custa entre $2 mil milhões e $3 mil milhões de dólares, e apenas cerca de 10% dos candidatos concluem com sucesso ensaios clínicos e obtêm aprovação regulamentar. Este processo de desenvolvimento de medicamentos caro e competitivo motivou as empresas farmacêuticas a investigar a IA como um novo método para reduzir os custos de I&D, ao mesmo tempo em que estão em conformidade e evitando erros. A IA tem o potencial de transformar o cronograma de desenvolvimento e entrega de medicamentos de ponta a ponta, o que poderia tornar os medicamentos mais acessíveis e aumentar a probabilidade de aprovação da FDA.

As empresas de tecnologia também podem ajudar com o reaproveitamento de novos medicamentos. Os algoritmos de IA e ML podem identificar moléculas que podem ter falhado em ensaios clínicos e prever como os mesmos compostos podem ser aplicados para atingir outras doenças.

Na fabricação de medicamentos, a IA oferece várias oportunidades para melhorar os processos. Por exemplo, a IA pode realizar controle de qualidade, melhorar a reutilização da produção, realizar manutenção preditiva e reduzir o desperdício de material. O ML pode ajudar a prever e prevenir sobredemanda e subdemanda, e pode ajudar a corrigir problemas e falhas na cadeia de suprimentos na linha de produção. 

A IA e O ML podem ajudar nos diagnósticos fornecendo uma abordagem orientada por dados para categorizar pacientes. Quando os médicos diagnosticam pacientes, eles olham para sintomas, testes de diagnóstico e dados históricos. Com base nessas informações, um médico fornece ao paciente opções de tratamento personalizadas.

Ao longo dos anos, a FDA aprovou dezenas de plataformas de IA para atendimento personalizado ao paciente. Algumas das plataformas foram usadas para monitoramento remoto de pacientes, outras para reconhecer ritmos cardíacos anormais em um relógio Apple, e outras plataformas foram usadas para identificar sangramento cerebral em uma tomografia computadorizada.

A IA pode ajudar a melhorar o processo de tratamento médico por meio de aplicativos móveis que medem e monitoram a saúde remotamente. Os dados personalizados dos aplicativos também podem ajudar a melhorar a pesquisa e o desenvolvimento, bem como a eficácia do tratamento.

A IA desempenha um papel significativo na adoção de soluções de nuvem. A IA foi além da prototipagem: As empresas de todo o mundo estão usando-a agora na fase de execução e implementação. Na NetApp^{, temos mais de 25 anos de experiência em liderança em gerenciamento de dados, para que nossos clientes farmacêuticos possam ter certeza de que os dados estão protegidos e que o acesso está em conformidade. As empresas farmacêuticas podem acelerar insights e inovação com arquiteturas escaláveis baseadas em GPU projetadas e otimizadas para IA. Eles podem criar um pipeline de AI otimizado, não importa onde os dados estejam ou para onde eles são migrados: Borda, centro ou nuvem.}

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