El avance de la digitalización y el consecuente desarrollo de nuevas herramientas digitales basadas en algoritmos de inteligencia artificial cambiarán la forma de hacer investigación clínica. Así se ha puesto de manifiesto en la jornada Viaje al 2030: Nuevo Ecosistema de la Innovación Farmacéutica impulsado por la Transformación Digital, organizada por Roche Farma y el IE Business School Executive Education, dentro del marco del Programa de Dirección Innovación en el Sector Salud de IE.
Entre otros temas, los ponentes abordaron cómo la digitalización ha abierto la posibilidad de generar, recopilar e interpretar inmensas cantidades de datos clínicos. También de la vida real del paciente, lo que proporciona una información altamente valiosa para la toma de decisiones en el ámbito clínico. Incluso, cada vez más, en el de la innovación biomédica. Es de esperar que esta tendencia, impulsada por el desarrollo de la inteligencia artificial, crezca de forma geométrica en los próximos años.
Así, se espera que las nuevas herramientas digitales optimizarán el manejo de los datos sanitarios, permitirán una mayor eficiencia en la I+D biomédica e impulsarán la medicina predictiva y la selección de pacientes para ensayos clínicos a través de biomarcadores.
El impacto de las nuevas herramientas digitales
Para Federico Plaza, director de Corporate Affairs de Roche Farma, “el dato es cada vez más crucial para el desarrollo de fármacos”. Especialmente en un entorno de generación de un número cada vez mayor de nuevas terapias, que se dirigen a grupos reducidos de pacientes que tienen en común un mismo patrón de respuesta: “Vamos a tener cada vez más medicamentos que van dirigidos a grupos de pacientes cada vez más concretos, así como un proceso más complejo de I+D; en este escenario los datos son claves”.
A su juicio, todo este escenario impulsado por la digitalización “está impactando de una forma muy importante en la forma en que nos planteamos la investigación y el desarrollo de nuevas terapias. También va a tener una influencia crucial en los procesos de evaluación y aprobación por parte de las autoridades sanitarias”.
En consecuencia, la inteligencia artificial, y más en concreto los algoritmos de deep learning, van a permitir desarrollar moléculas mejores, más eficaces y menos tóxicas. “Con estas herramientas podremos en una primera fase, incluso, lograr datos preliminares con estudios sin pacientes, los denominados in silico trials. Posteriormente, podremos pasar a fases III con pacientes, donde sobre la base de los datos validados con deep learning ya lo que buscaríamos sería confirmar lo ya reflejado en el estudio in silico. Esto nos permitirá ganar precisión y optimizando plazos y recursos”, relataba el responsable de Roche Farma.
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