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La inteligencia artificial (IA) es, con mucho, el avance tecnológico del que más se habla en 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 y, por lo tanto, no podían admitir el análisis de enormes cantidades de datos como se requería. Sin embargo, con la evolución de los algoritmos y sistemas de nueva generación, las velocidades de cálculo se han multiplicado exponencialmente, abriendo el campo para el análisis en tiempo real de grandes bancos de datos. Lo que hace que la IA sea tan excepcional es la adopción de patrones predictivos en lugar de los patrones reactivos de los sistemas convencionales. Con el objetivo de aprovechar el potencial de esta tecnología de vanguardia, 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 gran potencial, la industria de las ciencias de la vida ha sido hasta ahora una de las menos beneficiadas por este auge. Pero ¿por qué?
Obstáculos para la IA en las ciencias de la vida:
El componente exclusivo de la IA radica en su algoritmo de sistemas de aprendizaje continuo, que proporciona a los usuarios datos que normalmente serían difíciles de percibir en poco tiempo. Sigue analizando los resultados pasados, las desviaciones y las correcciones, así como la mejor coincidencia para una situación dada con el fin de mejorar la precisión de los resultados futuros. En pocas palabras, aprende y mejora sobre la marcha. Pero eso requeriría una cantidad masiva de datos históricos a partir de los cuales la IA pueda interpretar y predecir. Sin embargo, en la actualidad los datos están protegidos por leyes de privacidad (por ejemplo, el Reglamento general de protección de datos (GDPR) de la UE). Suponiendo que las políticas gubernamentales permitan el uso de los datos de los usuarios existentes en un futuro cercano, siempre que los datos provengan de una sola fuente, los resultados del análisis serán divergentes.
Aunque agencias de salud como la USFDA han introducido leyes como la Ley de Curaciones del Siglo 21 para ayudar a acelerar la innovación en la fabricación de Dispositivos Médicos, el desarrollo de medicamentos y productos biológicos, y el diseño de ensayos clínicos, las nuevas tecnologías podrían superar el alcance de las normativas existentes. Esto podría generar la necesidad de una reforma regulatoria de forma periódica. Sin embargo, obtener los permisos legislativos suele llevar años, lo que puede resultar en un largo periodo de espera y retrasar los beneficios para los usuarios finales.
Además de estos obstáculos, la disminución de la confianza del usuario final también es un factor preocupante para los fabricantes. Puede haber dispositivos que diagnostiquen, detecten y aconsejen a los pacientes sobre el curso de acción para reducir sus dolencias; pero si el usuario no está dispuesto a confiar en ellos, el propósito principal del producto no se cumplirá. No obstante, fomentar la confianza del usuario con la evidencia necesaria puede llevar mucho tiempo. También hay escasez de personal cualificado con experiencia tanto en ciencias de la vida como en procesos tecnológicos. Capacitar a expertos regulatorios en materia tecnológica, o viceversa, sería una tarea ardua.
Soluciones viables:
Se proyecta que la trayectoria de la inteligencia artificial sea muy dinámica. Por lo tanto, las agencias regulatorias y la industria deben actuar juntas y adaptarse a las necesidades cambiantes. Las organizaciones de ciencias de la vida deben colaborar entre sí al desarrollar sistemas integrados de inteligencia artificial para maximizar su precisión. Asimismo, en el ámbito regulatorio, la responsabilidad recae en las autoridades sanitarias para evolucionar e iniciar enfoques regulatorios más innovadores que permitan regular las herramientas avanzadas de manera optimizada.
Aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en las ciencias de la vida:
Actualmente, la transición de sistemas reactivos a predictivos está en marcha. Como parte de este cambio, las organizaciones están utilizando la inteligencia artificial en 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 usuarios disponibles
- Identificación de compuestos que se pueden combinar para el tratamiento de nuevas indicaciones o para una mayor eficacia
- Reducción de errores en el diagnóstico
- Aumento de la eficiencia en el 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 uso de la inteligencia artificial para contrarrestarlas
Aunque los usos actuales de la inteligencia artificial son solo la punta del iceberg, la inteligencia artificial en todo su potencial tiene la capacidad de impulsar las ciencias de la vida a pasos agigantados. ¿Hasta qué punto su organización ha comprendido y se ha beneficiado de esta tecnología emergente? Compare y transforme sus productos y operaciones de Asuntos Regulatorios al siguiente nivel de automatización. Cumpla con la normativa.
Etiquetas: Ciencias de la Vida; Inteligencia Artificial, IA; USFDA; EMA; Asuntos Regulatorios; GDPR; Automatización, Tecnología, Ley de Curaciones del Siglo 21
