Por Alejandro Preinfalk, presidente y CEO de Siemens México, Centroamérica y el Caribe.
La necesidad de seguir innovando tecnológicamente ocupa uno de los primeros lugares en la lista de propósitos del negocio farmacéutico, junto con la gestión de los altos costos de investigación y desarrollo (I&D) y la sostenibilidad de su cadena de suministro. En esta industria, como en muchas otras, está claro que hay un antes y un después a partir del l uso de la IA, sobre todo para los procesos de descubrimiento de fármacos, su producción y la atención al paciente, la búsqueda de ahorros y la mejor organización de los procesos logísticos.
Para un mercado mundial valuado en cerca de $1.4 billones de dólares, donde el desarrollo de medicamentos lleva entre 2 y 3 lustros y tiene una tasa de falla del 90% antes de su comercialización (de acuerdo con Zipdo), aplicar las tecnologías adecuadas es una prescripción valiosa para que la industria farmacéutica opere de forma más inteligente, innove más rápido y brinde mayor personalización a los pacientes.
En este sentido, según SR Analytics, con IA las farmacéuticas ahorran $26,000 dólares al año en costos de desarrollo, al reducir el tiempo de descubrimiento de fármacos y los costos de ensayos clínicos hasta en 25% y 70%, respectivamente. Además, los modelos de Machine Learning predicen la interacción entre fármacos y la respuesta de los pacientes con un 85% de precisión.
Un ejemplo de este cambio proviene de una colaboración reciente con un fabricante de dispositivos médicos. La empresa se enfrentó a altos costos de mantenimiento debido a devoluciones innecesarias de dispositivos no defectuosos y carecía de conocimientos basados en datos para mejorar los resultados para los pacientes. Siemens desarrolló una configuración conectada de dispositivos de campo IoT con sensores personalizados, una plataforma en la nube y monitorización de condiciones impulsada por IA. El resultado: hasta un 25% menos de rendimientos defectuosos, una flota reducida y mejores resultados en los tratamientos, lo que resulta en un ahorro anual de entre 6 y 7 millones de dólares.
Por la importancia que la IA tiene para el sector, profundizaremos ahora sobre cómo esta tecnología optimiza tres de sus áreas de negocio prioritarias:
- Descubrimiento de fármacos. La I&D se frena cuando los datos están aislados, pero la IA los integra en plataformas que unifican información química y biológica, acelerando la investigación y asegurando trazabilidad y cumplimiento. Los motores de IA permiten explorar millones de compuestos con pruebas virtuales, reduciendo costos y tiempo. Los gemelos digitales simulan reacciones y escenarios de escalado antes de ejecutarlos físicamente. Un caso puntual, fue la significativa contribución de Siemens en la producción de vacunas contra la COVID-19, principalmente a través de su colaboración con BioNTech. Se proporcionaron tecnologías de digitalización y automatización para acelerar y escalar la fabricación de la vacuna de ARNm. La IA industrial crea laboratorios inteligentes y modulares, conectando salas, equipos y sensores en ecosistemas escalables y adaptables. Finalmente, la Gestión Empresarial de Recetas (ERM) facilita el paso de la investigación a la producción, compartiendo formulaciones desde fases piloto hasta la fabricación completa.
- Cadena de producción. La IA industrial transforma la fabricación en toda la cadena de producción. Los sistemas de inspección visual con deep learning y cámaras de alta resolución detectan variaciones mínimas en comprimidos, viales o envases, reforzando las Buenas Prácticas de Fabricación (BPF) con analítica de procesos y detección de anomalías. La conexión TI/TO habilita plantas ágiles y resilientes: sensores inteligentes, Edge Computing, plataformas en la nube y gemelos digitales crean sistemas de circuito cerrado donde la IA ajusta parámetros en tiempo real para una producción más rápida y flexible. También impulsa la sostenibilidad: mejora la eficiencia energética, hídrica y de materias primas, mientras el mantenimiento predictivo reduce fallos y desperdicios, bajando costos y ayudando a cumplir objetivos ambientales.
- Personalización de medicamentos. La IA impulsa la transición hacia tratamientos personalizados al integrar múltiples datos conectados a los pacientes. Aunque la fabricación de medicamentos a medida sigue evolucionando, ya demuestra mejoras en precisión, respuesta y decisiones basadas en datos. No es casual que se estime un aumento anual de 11.5% hasta 2030 para el mercado de medicamentos personalizados (a decir de Emergen Research), el cual se apoya en los recientes avances en monitorización remota y plataformas de salud digital que facilitan la retroalimentación necesaria entre entornos clínicos y laboratorios de investigación para ajustar los tratamientos y, a fin de cuentas, mejorar la salud de los pacientes. Los avances detallados muestran que la IA no sólo optimiza procesos, sino que además mejora la calidad de atención y la eficacia terapéutica. De esta forma, se consolida como el motor que redefine el desarrollo, producción y personalización de terapias en la industria farmacéutica.
