Sanidad: un sector estratégico para Artefact.
Justine Nerce es una de las pioneras de Artefact, empresa a la que se incorporó en 2016. Desempeñó un papel fundamental en la creación de la división de salud, impulsada por su pasión por este sector tan relevante y rico en innovación. Los inicios se remontan a una colaboración con un cliente decidido a aprovechar sus data toda la cadena de valor Compañia.
En la actualidad, la división de salud Artefactcuenta con más de 100 expertos en todo el mundo, registra un crecimiento anual superior al 50 % y colabora con más de 30 clientes del sector, abarcando una amplia gama de cuestiones, desde la optimización de la I+D farmacéutica hasta la mejora de las vías de atención y las cadenas de suministro, entre otras.
Casos de uso de la IA como motor de la transformación empresarial
CPU n.º 1: acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos
La innovación terapéutica es un proceso complejo y costoso. Abarca una media de 12 años, desde la investigación exploratoria para comprender las enfermedades, pasando por los ensayos clínicos, hasta la autorización de comercialización. Dado que las patentes solo tienen una vigencia de 20 años, el tiempo de comercialización es fundamental para la rentabilidad de un medicamento.
Los costes de la investigación son muy elevados: de media, de cada 10 000 moléculas estudiadas, solo 100 se someten a ensayos, y solo una llega al mercado.
Existen numerosas AI para optimizar el proceso de innovación terapéutica, entre las que se incluyen:
- Objetivo: centralización y aprovechamiento de la información en herramientas específicas, así como paneles de control en tiempo real de última generación para realizar análisis precisos que faciliten la toma de decisiones.
- Pruebas preclínicas: generación automática y ultrarrápida de documentos, como folletos para médicos, o la redacción de protocolos clínicos.
- Facilita el acceso al mercado: AI generan y sintetizan documentos esenciales para las solicitudes de autorización de comercialización.
UC#2: Reducir la escasez de medicamentos con data AI
La cadena de suministro farmacéutica, desde la producción hasta la distribución, debe garantizar la disponibilidad y la seguridad de los medicamentos. En 2023, el 37 % de los franceses afirmó haber sufrido una escasez. Gracias a AI, se pueden prever numerosas optimizaciones:
- Data conocer mejor el estado de las existencias y garantizar la trazabilidad en cada etapa.
- AI la previsión de la demanda y mejora la toma de decisiones en tiempo real, lo que reduce los costes y los plazos de entrega.
- El mantenimiento predictivo puede mejorarse gracias a data de los sensores del IoT.
- Los planes de mitigación de interrupciones reducen el riesgo y el desperdicio.
UC#3 – Democratizar el acceso a la asistencia sanitaria gracias a data
La falta de acceso a data médicos data la fiabilidad del diagnóstico y el tratamiento de determinadas enfermedades, como la ERC (insuficiencia renal crónica), que afecta al 10 % de la población francesa y supone un coste de 13 760 millones de euros al año (previsión para 2027: alrededor de 16 990 millones de euros).
Soluciones concretas que Artefact ofrece Artefact los clientes del sector, contribuyendo a mejorar el acceso a la atención sanitaria:
- Identificación de zonas con dificultades mediante data reales data colaboraciones (por ejemplo, con el INSEE). Resultados esperados: reducción de las desigualdades, mejor información para los médicos y una reasignación optimizada de los recursos.
- El uso del aprendizaje automático para dotar a los equipos de ventas de un asistente personal capaz de gestionar grandes cantidades de información detallada y compleja. De este modo, pueden optimizar sus decisiones gracias a sistemas que personalizan las interacciones con los profesionales sanitarios.
Justine nos da su opinión sobre las AI más prometedoras en materia de data AI en el sector sanitario.
Justine habla de los cuatro pilares de la innovación farmacéutica que generan valor y mejoran la calidad de la atención al paciente.
- Modelización de canales mixtos: mejorar la experiencia omnicanal de los profesionales sanitarios o los pacientes invirtiendo en los canales de comunicación (conferencias, boletines informativos, correos electrónicos, etc.) que resulten más atractivos para estos colectivos en función del tema tratado, garantizando así la optimización del retorno de la inversión en marketing.
- Previsiones a lo largo de toda la cadena de valor: desde la previsión de la demanda, la planificación de la producción y las previsiones de ventas y marketing, hasta la I+D con identificación temprana de objetivos.
- AI generativa AI I+D: AI generativa AI mejorar ciertos procesos de I+D que requieren mucho tiempo y son complejos, como la redacción de documentos normativos, reduciendo en un 30 % el tiempo necesario. AI generativa AI agiliza el acceso a la información sobre estudios clínicos anteriores (disponible, en particular, en clinicaltrials.org) y facilita la definición de protocolos para futuros ensayos.
El resultado: un sector más ágil, eficiente e innovador, centrado en una mejor atención al paciente.
Pero lo mejor es ver este vídeo completo, en el que Justine Nerce explica con detalle todo el potencial de AI en el ámbito sanitario y farmacéutico, dentro de un marco ético, normativo y seguro que resulta fundamental en este sector.
Artefact : «Revolucionando el desarrollo de fármacos: aprovechando todo el potencial de AI los ensayos clínicos».
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Esta guía exhaustiva analiza en profundidad cómo AI transformando el panorama de los ensayos clínicos, haciéndolos más rápidos, más eficientes y más inclusivos.
¿Qué contiene? Se compone de cuatro capítulos principales:
- [Prólogo] AI los ensayos clínicos: una revolución en marcha
- Impacto en el mundo real: descubre de cerca los casos AI transformadores AI a lo largo de toda la cadena de valor de los ensayos clínicos
- Impulsando la innovación: un recorrido por el creciente ecosistema de ensayos clínicos AI
- Retos por delante: superar las barreras para aprovechar al máximo el potencial AI
