I big data e l’intelligenza artificiale (AI) hanno il potenziale per migliorare l’efficienza clinica e la scoperta di farmaci decodificando enormi quantità di dati in informazioni utilizzabili
I big data e l’intelligenza artificiale (AI) hanno tutto il potenziale per migliorare l’efficienza clinica e la scoperta di farmaci decodificando milioni di dati rendendoli informazioni utilizzabili. Secondo il rapporto “Digital Transformation and Emerging Technology” nei prossimi due anni i big data e l’IA saranno le influenze più dirompenti nel settore farmaceutico e saranno anche le aree in cui si prevede che si verifichino la maggior parte degli investimenti.
Le aziende farmaceutiche che trascurano di implementare i big data e l’intelligenza artificiale saranno lasciate indietro da coloro che capitalizzano le opportunità rappresentate dalle tecnologie. Tuttavia, il più grande ostacolo alla trasformazione digitale per le aziende farmaceutiche è la carenza di competenze. Le aziende farmaceutiche dovrebbero quindi formare alleanze strategiche con le aziende tecnologiche per acquisire competenze al fine di rafforzare le loro in queste tecnologie che rappresentano il futuro.
Il modo per migliorare i big data e la competenza AI è collaborare con un’azienda tecnologica affermata. Le aziende farmaceutiche fanno fatica ad assumere lavoratori con esperienza nell’intelligenza artificiale a causa dell’elevata domanda e della scarsa offerta, mentre la creazione di competenze interne potrebbe richiedere molto tempo e denaro, per cui si potrebbe rivelare opportuno collaborare con aziende tecnologiche consolidate per garantire soluzioni efficaci e affidabili.
Le aziende farmaceutiche stanno già riconoscendo l’opportunità offerta da Big Data e AI
Il primo farmaco sviluppato con l’intelligenza artificiale, il DSP-1181, è nato grazie a una partnership tra Sumitomo Dainippon Pharma e la start-up britannica di intelligenza artificiale Exscientia ed è stato testato sugli esseri umani. La fase di ricerca esplorativa è durata meno di dodici mesi; in media, le tecniche di ricerca convenzionali impiegano 4,5 anni per farlo.
Inoltre la multinazionale GlaxoSmithKline ha recentemente annunciato una partnership con NVIDIA per rafforzare la potenza di calcolo del suo nuovo laboratorio di intelligenza artificiale per far avanzare la progettazione e lo sviluppo di nuovi farmaci. Parliamo di velocità ed efficienza al processo di scoperta di farmaci, progettando automaticamente nuove molecole virtuali che hanno attività desiderate per il trattamento di una determinata malattia.
Le aziende farmaceutiche non possono permettersi di rinunciare ai vantaggi dei big data e dell’intelligenza artificiale, che rappresentano un’importante opportunità per migliorare l’efficienza finanziaria, operativa e clinica. A causa delle difficoltà derivanti da altri metodi di attuazione, le alleanze strategiche con aziende tecnologiche consolidate sono sicuramente l’opzione migliore.
