La inteligencia artificial (IA) se utiliza en farmacia desde hace tiempo, pero ha evolucionado mucho en los últimos años. Tanto es así que las farmacias pueden predecir mejor la eficacia de los medicamentos, identificar posibles efectos secundarios, acelerar la comercialización de medicamentos emergentes e incluso diseñar nuevos fármacos. La IA tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes y crear farmacéuticos más informados.
Aumento de la eficacia de las operaciones farmacéuticas, detección del fraude
La IA puede ser una poderosa herramienta para ahorrar tiempo, reducir el estrés y evitar el agotamiento del farmacéutico. Ya hemos asistido a un aumento de la distribución asistida por robots y de los quioscos de farmacia para la dispensación sin contacto, pero la tecnología es cada vez más avanzada para predecir el tráfico de personas en las tiendas, las horas punta de servicio y si los pacientes recogerán sus recetas a tiempo. La expansión de la distribución robotizada está ganando impulso, ya que ayuda a aliviar las tareas básicas de inventario y embotellado, sincronizar el inventario más estrechamente con las recogidas, minimizar el desperdicio de inventario y las tareas mundanas de reposición de medicamentos no reclamados, que contribuyen al agotamiento.
Teniendo en cuenta la promesa que las herramientas de inteligencia artificial aportan a esta rama de la industria farmacéutica, es probable que veamos más asociaciones entre empresas de software que tienen una fuerte competencia en IA con organizaciones del espacio sanitario especializadas en administración clínica, documentación de ensayos clínicos y documentación hospitalaria.
La IA también es muy beneficiosa por su capacidad de detección de fraudes. La IA puede analizar los datos de ventas y recetas para detectar casos de fraude. Si una farmacia realiza pedidos a un proveedor, la IA puede rastrear e identificar actividades potencialmente fraudulentas analizando los datos de ventas y compras, y determinar si están relacionadas con un farmacéutico o una farmacia.
La IA mejora la seguridad y los resultados de los pacientes
La inteligencia artificial es útil para identificar tendencias clave para los pacientes y adaptarla a sus necesidades específicas. Puede ofrecer recomendaciones personalizadas sobre medicamentos que podrían ser necesarios para complementar sus prescripciones actuales, como los casos en los que es preciso contrarrestar los efectos secundarios de la medicación, por ejemplo. Pueden analizarse extensas bases de datos para identificar señales de seguridad y reacciones adversas a los medicamentos que no se hayan detectado durante los ensayos clínicos. Algoritmos sofisticados pueden cotejar a los pacientes con los protocolos de estudio e identificar a los candidatos elegibles para los ensayos clínicos, lo que permite tomar decisiones más rápidas, informadas y seguras en materia de medicación.
La IA también puede ayudar a identificar rápidamente qué pacientes necesitarán una consulta antes de la dispensación. Programas como Drug Utilization Review (DUR) señalan si un medicamento recetado puede ser peligroso para los pacientes cuando se combina con uno de sus medicamentos existentes. Permite a las farmacias mantenerse al día sobre los riesgos potenciales de determinados medicamentos, lo que les permite ofrecer a los pacientes un asesoramiento y un seguimiento informados. Esta tecnología mejora la seguridad general del paciente y sus resultados.
Los chatbots con IA también han aumentado el acceso de los pacientes a la información sobre su medicación. Los chatbots son una herramienta fundamental para que los pacientes reciban rápidamente respuestas a preguntas habituales sobre sus medicamentos, sin necesidad de programar una consulta en persona. La colaboración robótica también libera a los farmacéuticos para practicar los servicios clínicos -como la inmunización, el asesoramiento y la gestión de la medicación- que son fundamentales para la salud de los pacientes.
Repercusiones en la investigación y el desarrollo
En el ámbito de la investigación y el desarrollo (I+D), la IA ya ha influido en el desarrollo inicial de fármacos. Una de las razones fundamentales del elevado coste de los medicamentos es la gran cantidad de investigación y tiempo que requiere su desarrollo. La IA puede analizar datos de estudios preclínicos y clínicos -en tiempo real- para identificar tendencias que ayuden al desarrollo futuro. Los investigadores la utilizan como herramienta para descifrar qué entidades moleculares deben tenerse en cuenta para los ensayos clínicos de fase inicial, analizando miles de moléculas para ver cómo interactúan con las proteínas diana. Esto acelera considerablemente el proceso de evaluación en los ensayos clínicos de fase inicial.
Gracias a los algoritmos de IA, los investigadores pueden analizar datos genómicos, mecanismos de enfermedades y estructuras de proteínas para identificar y validar nuevas dianas farmacológicas y determinar en qué zonas del cuerpo puede ayudar un medicamento concreto. Esto no solo contribuye al descubrimiento, sino que también puede ayudar a diseñar ensayos clínicos más seguros, ya que los datos preexistentes informan el proceso de desarrollo.
En última instancia, la IA puede acelerar y agilizar la I+D, lo que se traduce en mejores resultados para los pacientes y menores costes de medicación. Además, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede ayudar a procesar los datos no estructurados de los ensayos clínicos para que la información sea más fácil de analizar.
Por supuesto, es importante tener en cuenta el posible sesgo que rodea a la IA en I+D. La inteligencia artificial sólo conoce los datos que se le han proporcionado en ensayos anteriores. Cierta información podría no ser aplicable a todos los pacientes, dependiendo de los conjuntos de población de los que se recopile. Pero a medida que la IA siga evolucionando y recopilando más datos de ensayos clínicos, se convertirá en una herramienta más potente para la I+D. Seguiremos observando las nuevas tendencias en materia de inteligencia artificial y estaremos atentos a su impacto en la industria farmacéutica.
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