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La Inteligencia Artificial (IA) es, con diferencia, el avance tecnológico más comentado de esta década. Aunque la idea de la IA existe desde hace años, los procesadores y la velocidad de cálculo de la era anterior no estaban a la altura, por lo que no podían permitir el análisis de grandes volúmenes de datos como se requería. Sin embargo, con la evolución de algoritmos y sistemas de nueva generación, las velocidades de cálculo se han multiplicado, abriendo la puerta a análisis en tiempo real de enormes bancos de datos. Lo que hace que la IA sea tan excepcional es su adopción de patrones predictivos en lugar de los patrones reactivos de los sistemas convencionales. Con el objetivo de aprovechar el potencial de la tecnología de la nueva era, casi todas las industrias se han adaptado a la IA y la han integrado en sus procesos para reducir el trabajo rutinario y repetitivo. A pesar de este enorme potencial, la industria de las Ciencias de la Vida, hasta ahora, ha sido una de las menos beneficiadas de este auge. ¿Pero por qué?
Obstáculos para la IA en Ciencias de la Vida:
El componente único de la IA reside en su algoritmo de sistemas de aprendizaje continuo (CLS), que proporciona a los usuarios datos que normalmente serían difíciles de percibir en un corto período de tiempo. Sigue analizando los resultados pasados, las desviaciones y correcciones, y la mejor coincidencia para una situación dada para mejorar la precisión de los resultados futuros. En resumen, aprende y mejora sobre la marcha. Pero eso requeriría cantidades masivas de datos históricos a partir de los cuales la IA puede interpretar y predecir. Sin embargo, los datos, hoy en día, están protegidos por leyes de protección de la privacidad (por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE). Suponiendo que las políticas gubernamentales permitan el uso de datos de usuarios existentes en un futuro cercano, siempre que los datos provengan de una única fuente, los resultados del análisis serán divergentes.
Aunque agencias de salud como la US FDA han introducido leyes como la 21st Century Cures Act para ayudar a acelerar la innovación en la fabricación de Dispositivos Médicos, el desarrollo de fármacos y productos biológicos, y los diseños de ensayos clínicos, las nuevas tecnologías podrían ir más allá del alcance de las regulaciones existentes. Esto podría desencadenar la necesidad de una reforma reglamentaria de forma regular. Sin embargo, la obtención de permisos legislativos suele llevar años. Un enorme período de espera puede ser el resultado y los beneficios se retrasarían para los usuarios finales.
A estos obstáculos se suma la disminución de la confianza del usuario final, que también es un factor preocupante para los fabricantes. Debería haber dispositivos que diagnostiquen, detecten y aconsejen a los pacientes sobre el curso de acción a seguir para reducir las dolencias. Pero si el usuario no está dispuesto a confiar en ellos, el propósito principal del producto no se cumpliría. Sin embargo, aumentar la confianza del usuario con la evidencia necesaria puede llevar mucho tiempo. También hay escasez de personal cualificado con experiencia en la comprensión de los procesos tanto de las ciencias de la vida como tecnológicos. Formar a expertos reglamentarios en conocimientos tecnológicos o viceversa sería una tarea ardua.
Soluciones viables:
Se prevé que el camino de la IA sea muy dinámico. Por lo tanto, las agencias reguladoras y la industria deben actuar conjuntamente y adaptarse a las necesidades cambiantes. Las organizaciones de ciencias de la vida deben colaborar entre sí al desarrollar sistemas integrados de IA para maximizar su precisión. Además, en el ámbito reglamentario, la responsabilidad recae en las autoridades sanitarias para evolucionar e iniciar enfoques reglamentarios más novedosos que regularicen las herramientas avanzadas de forma simplificada.
Aplicaciones Actuales de la IA en Ciencias de la Vida:
Actualmente, la transición de sistemas reactivos a predictivos está en curso. Como parte de este cambio, las organizaciones están utilizando la IA para algunos aspectos cruciales del desarrollo de productos. A continuación se enumeran algunas de las aplicaciones actuales.
- Identificación de nuevas indicaciones para medicamentos con grandes volúmenes de datos de usuario disponibles
- Identificación de compuestos que pueden combinarse para el tratamiento de nuevas indicaciones o una mayor eficiencia
- Disminución de los errores en el diagnóstico
- Aumentar la eficiencia del diseño de ensayos clínicos
- Gestión de datos dentro de los límites de las leyes de privacidad y protección de datos
- Descubrimiento de deficiencias inherentes en el proceso de descubrimiento de fármacos y el uso de la IA para contrarrestarlas
Aunque los usos predominantes de la IA son solo la punta del iceberg, la IA, en todo su potencial, tiene la capacidad de impulsar las ciencias de la vida años luz hacia adelante. ¿Hasta qué punto su organización ha comprendido y se ha beneficiado de esta tecnología en auge? Compare y transforme sus productos y operaciones normativas al siguiente nivel de automatización. Cumpla la normativa.
Etiquetas: Ciencias de la Vida; Inteligencia Artificial, IA; USFDA; EMA; Asuntos Regulatorios; GDPR; Automatización, Tecnología, Ley de Curas del Siglo XXI
