El poder del dato en la revolución de la IA para la industria Pharma

¿Qué importancia tienen los datos para que la IA sea eficiente? ¿Está la industria farmacéutica preparada a nivel dato para explotar la IA? ¿Es consciente la industria de la importancia de una información bien gobernada? ¿Se están haciendo los esfuerzos necesarios para disponer de un dato limpio que la IA pueda explotar/utilizar? ¿Existe coordinación entre departamentos para una correcta gestión del dato? 

Pasado y presente

La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria farmacéutica al impulsar el progreso en la investigación y desarrollo de medicamentos y en la optimización de ensayos clínicos para personalizar tratamientos y mejorar la eficiencia operativa empresarial. Antes de que una compañía pueda llevar adelante un proyecto basado en IA de manera exitosa, es necesario comprender que la calidad y organización de los datos son fundamentales para la construcción de estos sistemas. Un modelo de inteligencia artificial alcanza su máximo potencial cuando se nutren de datos sólidamente gestionados; sin una estrategia eficiente en este aspecto se limitan considerablemente las capacidades de estas tecnologías.

Durante muchos años, la industria farmacéutica ha confiado en sistemas desorganizados y bases de datos separadas para manejar información crucial. Al principio, los registros clínicos se llevaban en papel y los procesos eran manuales; existía poca integración entre laboratorios, hospitales y fabricantes. A medida que avanzó la digitalización, hubo un cambio cualitativo en la recolección de datos; sin embargo, siguen existiendo los mismos desafíos principales como calidad de datos, interoperabilidad y seguridad. En la actualidad, la inteligencia artificial se presenta como un agente de transformación clave, no obstante, su impacto depende de nuestra habilidad para manejar los datos en esta nueva era digital.

Los puntos críticos que definen el éxito

En la industria farmacéutica los desarrollos de inteligencia artificial necesitan contar con un amplio conjunto de datos organizados y estructurados para operar eficientemente; sin embargo, hay compañías que enfrentan dificultades en la administración de datos, lo cual retrasaría o incluso impediría la aplicación de soluciones basadas en IA.

Recopilar grandes cantidades de información no es suficiente

Una de las principales dificultades que las compañías encuentran al implementar inteligencia artificial es la falta de calidad en los datos utilizados. Datos que no son coherentes, duplicados, incompletos o desestructurados pueden llevar a la creación de modelos imprecisos y sesgados. Para prevenir esto, es esencial llevar a cabo procesos de limpieza y normalización antes de introducir cualquier sistema de inteligencia artificial. Además, es crucial tener un registro detallado del origen de los datos para asegurar su confiabilidad y cumplir adecuadamente las normativas.

Recopilar grandes cantidades de información no es suficiente; es crucial organizarla de manera estratégica para obtener beneficios óptimos. Establecer una adecuada gobernanza de los datos implica establecer normas de calidad claras y asegurar el acceso seguro a la información para cumplir las regulaciones como la GDPR en Europa o la FDA en los Estados Unidos. Además de esto, tener una infraestructura de almacenamiento eficiente y segura permite el procesamiento ágil de datos en tiempo real para mejorar la capacidad de respuesta y respaldar la toma de decisiones basadas en IA.

Uno de los retos más importantes en el campo farmacéutico es la dispersión de la información en diferentes sistemas, incluso dentro de un mismo equipo de trabajo. Para lograr que los proyectos de inteligencia artificial sean exitosos, es crucial asegurar la compatibilidad entre estas fuentes de datos. Esto implica la adopción de normas de integración, como FHIR (Recursos Rápidos de Interoperabilidad en Cuidados de Salud) en entornos clínicos, y el uso de estructuras flexibles que faciliten el intercambio eficiente de datos.

Debido al manejo de información sensible por parte de la industria farmacéutica en datos como los de pacientes y ensayos clínicos, la seguridad y el cumplimiento normativo se convierten en aspectos críticos en la gestión de dichos datos sensibles, por lo cual es crucial implementar sistemas sólidos de ciberseguridad y control de acceso; además de asegurar la trazabilidad mediante blockchain u otras tecnologías disponibles actualmente. El respetar regulaciones como HIPAA, GDPR y directrices FDA no solo protege la información, sino que también contribuye al establecimiento de confianza entre los participantes del sector médico.
 

(Gobierno de España, 2024)

El rol de las empresas tecnológicas: arquitectos del futuro

Para lograr el éxito en un proyecto de inteligencia artificial es aconsejable adoptar un enfoque organizado en la administración de información:

• Primera evaluación - Examinar la situación actual de los datos e identificar posibles carencias.
• Estandarización y normalización de datos: Aplicación de técnicas para limpiar y estructurar la información.
• Desarrollo de una infraestructura tecnológica sólida y confiable para garantizar la implementación de soluciones de almacenamiento y procesamiento escalables.
• Organización de datos - Definir funciones y reglas internas para la gestión de información.
• Interoperabilidad significa asegurar que los datos puedan ser compartidos e integrados de manera efectiva entre distintos sistemas.

Las compañías tecnológicas deben proveer no solo herramientas avanzadas para la gestión de datos, sino también liderar el cambio digital en la industria de manera integral. Desde la creación de sistemas que facilitan la integración fluida de datos hasta la utilización de algoritmos de inteligencia artificial para mejorar los análisis clínicos y comerciales; el rol tecnológico es esencial en este nuevo capítulo del sector salud.

El futuro de la gobernanza del dato: más allá de la información

El futuro de la gestión de datos en la industria farmacéutica no se limita únicamente a organizar la información, también implica convertirla en un pilar estratégico para la innovación. Aquellas compañías que logren estructurar sus datos de forma eficiente no solo estarán preparadas para adoptar tecnologías de inteligencia artificial, además transformarán su modelo de negocio al optimizar cada eslabón de su cadena de valor. Estamos adentrándonos en una era en la que la información ya no es simplemente un activo pasivo; se erige como el motor impulsor de una revolución médica extraordinaria.

Sin dirección no hay cambio posible; sin información fiable no hay sabiduría real; sin una estrategia digital robustamente diseñada no hay promesa de futuro en este entorno modernizado; el dominio de los datos será la clave para liderar los sectores industriales emergentes en esta era de innovación y avance tecnológico inminente.