IA aplicada a la industria farmacéutica y de la salud

Las industrias farmacéutica y sanitaria se enfrentan a una serie de retos y oportunidades en el ámbito del tratamiento de la información. La creciente cantidad de datos recopilados en este sector, desde historiales clínicos electrónicos hasta datos genómicos, ofrece la posibilidad de extraer información de alto valor añadido para mejorar la eficiencia de los procesos y optimizar los resultados sanitarios.


IA aplicada a la industria farmacéutica y de la salud

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La inteligencia artificial puede ser muy eficaz para optimizar la investigación y los procesos empresariales en estos sectores en numerosos casos de uso como, por ejemplo:

  • Investigación y diagnóstico: aplicaciones relacionadas con el análisis de imágenes médicas en la fase de diagnóstico (por ejemplo, detección de tumores), el análisis de datos de ensayos clínicos (por ejemplo, obtención de insights en grandes conjuntos de datos biomédicos) y el descubrimiento y aplicación de potenciales fármacos (por ejemplo, secuenciación de cadenas de ARN para la definición de tratamientos personalizados), entre otros.
  • Gestión y eficiencia: aplicaciones relacionadas con la predicción de la demanda de fármacos, la mejora del servicio al cliente (por ejemplo, en hospitales), el mantenimiento predictivo de activos (como fábricas o dispositivos médicos), la gestión de recursos humanos o la gestión del conocimiento, entre otros.

Sin embargo, todavía existen retos y limitaciones a superar, especialmente en cuanto a la calidad de los datos y la escasez de información, la interpretabilidad de los modelos, la industrialización del desarrollo de los mismos y la falta de perfiles con conocimientos específicos y sectoriales.

En Management Solutions estamos a la vanguardia de esta transformación, permitiendo a las industrias farmacéutica y sanitaria aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial. Nuestra propuesta de valor se estructura en cuatro bloques:

  • Desarrollo, validación y auditoría de modelos de IA: ayudamos a identificar los casos de uso adecuados para la IA, centrándonos en apoyar el desarrollo de casos de uso en los que se aplican técnicas de IA a los datos masivos disponibles en las áreas de investigación y diagnóstico. Asimismo, abarcamos tareas relacionadas con la validación, el cumplimiento, la interpretabilidad y la imparcialidad de los modelos, con lo que garantizamos que los modelos de IA no solo sean eficaces, sino también éticos y seguros.
  • Modelo de adopción de IA: gracias a nuestra comprensión del contexto y de la regulación de IA, ofrecemos un enfoque a medida que tiene en cuenta el apetito de cada entidad por el riesgo de IA y guía en el desarrollo de un plan integral de diagnóstico y adopción.
  • Datos, infraestructura y arquitectura: ayudamos a las instituciones a desarrollar la hoja de ruta tecnológica con visión de futuro, para aprovechar los servicios en la nube y adoptar la filosofía MLOps. Al priorizar la calidad de los datos, la trazabilidad y la integración, nos aseguramos de que los modelos de IA se construyan sobre una base sólida.
  • Despliegue y automatización de modelos: apoyamos a las instituciones en la automatización de sus procesos de construcción de modelos y validación, y lo hacemos utilizando nuestras herramientas propietarias de última generación -como ModelCraft™ para AutoML, Gamma™ para la gobernanza de modelos y Hatari™ para la interpretación del lenguaje natural.