Cumbre AI sanitario - Edición 2024

Conclusiones principales del debate tituladoInteligencia Artificial: con el objetivo de acelerar y optimizar el desarrollo de fármacos», entre Reda Guiha, presidente nacional de Pfizer en Francia, y Damien Gromier, director ejecutivo y fundador de AI Health.

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Pfizer, reconocida mundialmente por su vacuna contra la COVID-19, está aprovechando Inteligencia Artificial revolucionar el desarrollo de fármacos. AI considera un factor de cambio radical que influye en todas las fases del proceso farmacéutico, desde la investigación preclínica hasta el acceso de los pacientes y la fabricación, con aplicaciones tanto operativas como transformadoras.

Repercusiones operativas de AI

AI las tareas farmacéuticas cotidianas, como la preparación de expedientes reglamentarios, la presentación de informes de seguridad y la eficiencia en la fabricación. Al optimizar estos procesos, AI solo ahorra tiempo, sino que también reduce la huella de carbono y los ciclos de desarrollo, mejorando así el rendimiento operativo general.

Aplicaciones transformadoras en el desarrollo de fármacos

AI avances significativos en el descubrimiento de fármacos en fase preclínica y en el desarrollo clínico. Por ejemplo, durante la pandemia de COVID-19, AI los plazos de desarrollo preclínico de cuatro años a cuatro meses, al reducir el número de compuestos sometidos a ensayo de 3 millones a 600. Del mismo modo, AI los plazos de los ensayos clínicos de la vacuna contra la COVID-19, lo que permitió poner en marcha ensayos en seis países y reclutar a 46 000 participantes en solo cuatro meses, un proceso que tradicionalmente lleva años.

Reducción de costes y riesgos en el desarrollo clínico

AI el aumento de los costes de desarrollo de fármacos, que actualmente se acercan a los 4000 millones de dólares por producto. Herramientas como AI generativa AI el diseño de los protocolos de ensayos clínicos, la preparación de los expedientes reglamentarios y data , lo que reduce los costes y los plazos. AI traslacional AI el cumplimiento de la normativa local y mejora los procesos de obtención del consentimiento de los pacientes, lo que pone de manifiesto el papel AIa la hora de agilizar los ensayos y hacerlos más eficientes.

La importancia de data AI

Data la base de AI . Con décadas de data clínicos data millones de data , Pfizer aprovecha AI mejorar las tasas de éxito clínico, duplicándolas hasta alcanzar casi el 20 %, frente a la media del sector, que se sitúa entre el 7 % y el 10 %. Sin embargo, para lograr estos resultados se requieren conjuntos de datos sólidos, de alta calidad y diversos.

Las colaboraciones como estrategia clave

Las alianzas son fundamentales para impulsar AI el sector sanitario. Pfizer colabora con empresas de distintos sectores, centros académicos y startups, como demuestra su participación en IMI Big Picture, que está creando una amplia base de datos con tres millones de muestras de enfermedades. En Francia, el Pfizer Healthcare Hub pone en contacto a 40 startups con expertos de todo el mundo, fomentando la innovación y acelerando el desarrollo de soluciones centradas en el paciente.

AI la oportunidad de liderazgo para Europa

Las plataformas AI bioterapéuticas representan revoluciones convergentes en las ciencias de la vida, lo que está dando lugar a un renacimiento de la innovación. Aunque Europa va a la zaga de Estados Unidos en materia de autorizaciones de medicamentos e innovación, Francia tiene el potencial de liderar el ámbito de AI. Para lograrlo, se requiere un marco normativo unificado, inversiones escalables y una colaboración transfronteriza que permita superar las barreras culturales y lingüísticas.

Conclusión

AI transformando el desarrollo de fármacos y supone una oportunidad para que Europa, y en particular Francia, lidere la innovación en el ámbito de las ciencias de la vida. Al centrarse en las colaboraciones, data y la escalabilidad, Pfizer prevé un futuro en el que AI soluciones sanitarias más rápidas, inteligentes y accesibles.