Compañías farmacéuticas
Las compañías farmacéuticas han comenzado recientemente a comprender la importancia y los beneficios de utilizar la IA en su trabajo.
En los últimos 30 años «ha habido una gran parte del elemento de aprendizaje automático de lo que ahora se conoce como Inteligencia Artificial (a menudo IA restringida que ha sido diseñada y entrenada para una tarea en particular), pero más sofisticada (a veces conocida como «AI fuerte») se está implementando más comúnmente «.
El uso de Inteligencia Artificial en el descubrimiento de medicamentos es» una de las aplicaciones útiles más obvias de AI «. Entre otros usos, tener una plataforma analítica rápida y precisa permite a las compañías farmacéuticas identificar Patrones y procesos para el descubrimiento de fármacos.
El método tradicional para determinar la viabilidad de una sustancia para tratar una enfermedad implica numerosos ensayos de prueba y error. Los investigadores comienzan a revisar miles de moléculas para seleccionar las que parecen útiles para su uso en medicina. A ello le sigue un proceso de selección más riguroso. Al final, entre la fase I de pruebas clínicas y la aprobación para uso es humanos por parte de las autoridades, se descartan 9 de cada 10 sustancias elegidas para pruebas avanzadas.
Pero con la ayuda de algoritmos de inteligencia artificial, se puede encontrar sustancias específicas en menor tiempo y con mayor efectividad.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial puede usarse para la identificación de objetivos, el diseño de medicamentos in silico, el desarrollo de medicamentos, el análisis de grandes datos, la predicción de riesgos de estudio, la comparación de pacientes y más. Por estas razones, está siendo probado y / o implementado por muchas compañías farmacéuticas, y algunas de ellas desarrollan sus propias plataformas avanzadas de análisis de datos que utilizan Inteligencia Artificial.
La introducción de la Inteligencia Artificial en los procesos de descubrimiento de fármacos y fármacos presenta muchos desafíos legales.
«El principal desafío probablemente es comercial: obtener los conjuntos de datos adecuados y lo suficientemente grandes, adoptar la Inteligencia Artificial correcta, capacitarla de la manera correcta y garantizar que no haya sesgos incluidos o amplificados en el proceso»
Inteligencia artificial: medicamentos de diseño
Esta manera de trabajar se basa en aprendizaje federado, un tipo de machine learning introducido en 2017 por Google. Esta manera de entrenar a la inteligencia artificial evita la necesidad de concentrar todo el big data de los participantes en un solo lugar. En vez de ello, la IA analiza grandes lotes de información en dispositivos locales controlados por cada usuario. Luego, transfiere a una instancia común el aprendizaje logrado pero sin que con éste vayan adjuntos los datos específicos. De esa forma, el motor de la inteligencia artificial perfecciona sus algoritmos y es capaz de extrapolar las capacidades aprendidas a otros modelos sin revelar la información concreta que la llevaron a desarrollarlas.
Hay muchas otras compañías interesadas en el uso de inteligencias artificiales para el diseño de nuevas medicinas. Una lista recopilada por la firma canadiense BenchSci da cuenta de 167 empresas de diverso tamaño, fundadas después de 2012, que utilizan alguna IA para el desarrollo de medicamentos. Para las farmacéuticas esto significará que paulatinamente podrán tener más y mejores fármacos en menos tiempo y con costos mucho menores. Esto, sin duda, será un gran impacto de la inteligencia artificial para moldear el futuro del cuidado de la salud.
Esperemos que en el futuro la Inteligencia Artificial pueda ayudar a los médicos e investigadores desarrollar los medicamentos justos y necesarios, para diversas enfermedades existentes
