A Inteligência Artificial na indústria farmacêutica – Blog Columbia TI
A Inteligência Artificial está cada vez mais presente em todos os setores da sociedade. Nos EUA, 85% das pessoas já usam atualmente usam dispositivos, programas ou serviços que apresentam elementos de inteligência artificial (IA), segundo pesquisa da Gallup.
Porém, embora a IA já seja parte do nosso cotidiano, ainda podemos aproveitá-la de modo muito mais abrangente na área da saúde, pois esse setor envolve operações complexas, dinâmicas e altamente regulamentadas. Para desbloquear esse potencial, é preciso uma colaboração mais próxima entre os criadores da IA e os profissionais da área de saúde.
Neste artigo, vamos abordar o progresso da adoção da IA na indústria farmacêutica e mostrar como a integração dessa tecnologia nos fluxos de trabalho pode auxiliar as empresas deste segmento na descoberta de novos medicamentos, obtenção de maior eficiência operacional, e maior entendimento de seu público-alvo.
O que é IA e como ela ajuda a aumentar a eficiência na área de Saúde?
A Inteligência Artificial é simplesmente a capacidade das máquinas de simular a inteligência humana. Uma abordagem para desenvolver essa inteligência é a aprendizagem de máquina (Machine Learning), um subconjunto da inteligência artificial no qual os computadores aprendem indutivamente, sem que precisem ser explicitamente programados.
A aprendizagem de máquina em sua forma mais básica é a prática de usar algoritmos para analisar dados, aprender com eles e, em seguida, fazer uma determinação ou previsão sobre algo no mundo.
Mais adiante no espectro da IA, está a aprendizagem profunda (Deep Learning). Essa técnica de aprendizado de máquina processa dados usando redes neurais, aproveitando algoritmos de aprendizado que imitam a função do cérebro humano.
O conceito de IA existe desde o advento dos computadores em meados do século 20, mas vários avanços tecnológicos se uniram para permitir o desempenho da IA sobre-humana nos últimos anos. Estes são:
1. O aumento do poder de computação conforme descrito pela Lei de Moore, que afirma que o número de transistores em um circuito integrado denso dobra aproximadamente a cada dois anos. A IA agora estendeu o seu alcance além dos centros de processamento centralizados da computação tradicional e está incorporada e distribuída por meio de muitos pequenos dispositivos e sensores.
2. O enorme volume de dados produzidos pela crescente presença de sensores e computadores que produzem, capturam, distribuem e armazenam dados. Esse "Big Data" é especialmente prevalente na área da saúde: os hospitais estão produzindo 50 petabytes de dados por ano, provenientes da variedade de produtos SaaS, EMRs, dispositivos médicos, wearables (tecnologias que podem ser vestidas) e imagens médicas.
3. A variedade de dados — quantidade e qualidade — permitiu o desenvolvimento de algoritmos cada vez mais complexos, impulsionando a jornada da inteligência artificial para a aprendizagem de máquinas (Machine Learning) e a aprendizagem profunda (Deep Learning).
O desempenho desses algoritmos atingiu níveis surpreendentes. Um dos primeiros grandes avanços em níveis sobre-humanos de desempenho de IA ocorreu em 2015, quando os pesquisadores classificaram corretamente as imagens com 96% de precisão como parte do ImageNet Challenge. O nível de desempenho da IA só melhorou desde que se aproxima assintoticamente da perfeição.
Desse modo, os aplicativos de IA mais bem-sucedidos se encaixam perfeitamente nos contornos da vida cotidiana, aumentando e aprimorando as rotinas existentes e gerando insights a partir de uma variedade de fontes de dados.
Como a IA pode ajudar na pesquisa de novos medicamentos
A indústria de saúde é conhecida por usar tecnologias de ponta, pois se dedica ao desenvolvimento de novos medicamentos, realização de ensaios clínicos, combate a novas doenças e expansão das vendas de medicamentos existentes. O uso de Inteligência Artificial (IA) está rapidamente se tornando popular na indústria farmacêutica devido à disponibilidade de algoritmos sofisticados de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e variedades de conjuntos de dados.
A adoção farmacêutica da IA pode ajudar a salvar mais vidas do que nunca. Porém, um levantamento do HIMSS Analytics 2017 Essentials mostra que menos de 5% das organizações de saúde usam ou investem em tecnologias de IA atualmente.
A IA é fundamental para o sucesso na indústria farmacêutica. Essa tecnologia permite que as empresas do setor melhorem a descoberta de medicamentos, prevejam os efeitos do tratamento, conduzam ensaios clínicos com eficiência e direcionem seu mercado de forma eficaz. Ela pode beneficiar em diversas frentes:
Testes clínicos: Acertar nos testes é um dos passos mais importantes para que as empresas farmacêuticas possam trazer novos medicamentos ao mercado. Porém, um levantamento do MIT descobriu que apenas 13,8% dos medicamentos passam com sucesso nos ensaios clínicos. Além disso, para que os remédios sejam aprovados, é crucial aderir às diretrizes prescritas pelas agências regulatórias, como a Anvisa.
Os ensaios geralmente são realizados em vários estágios com um número progressivamente maior de sujeitos envolvidos. Uma empresa farmacêutica pode esperar pagar até US$ 2 bilhões por um medicamento para concluir todo o processo de testes clínicos e obter a aprovação da agência reguladora.
A IA pode ser usada para melhorar a eficácia desses ensaios e reduzir custos. Por exemplo, ela pode ajudar a identificar a classificação correta de humanos ou animais com base na genômica, usando reconhecimento facial para garantir que os medicamentos sejam tomados pelos sujeitos do ensaio conforme prescrito.
A IA pode ser usada em várias áreas da indústria farmacêutica:
Efeito de previsão do novo tratamento: As empresas farmacêuticas gastam uma quantidade significativa de tempo e recursos para encontrar o medicamento certo e, posteriormente, provar que ele pode curar a doença pretendida. Modelos orientados por IA são agora usados no início do processo para prever o efeito de medicamentos e ajudar a encontrar o medicamento certo que pode curar vários genes responsáveis por causar uma doença. Isso pode resultar diretamente em enormes economias de custos para as empresas farmacêuticas.
Segmentação de dados automatizada: À medida que as empresas farmacêuticas desenvolvem novos medicamentos, estudam os efeitos de tratamentos e realizam ensaios clínicos, uma parte crucial desse processo é a classificação de genes de doenças, imagens digitais de células, compostos eficazes, bem como perfis de pessoas que participam de ensaios clínicos.
Um processo de classificação manual pode ser convenientemente substituído por descoberta e análise automatizadas, construindo assim um processo de desenvolvimento de medicamentos assistido por IA.
Descoberta de medicamentos para doenças raras: As empresas farmacêuticas muitas vezes acham difícil investir na descoberta de curas para doenças raras, devido à falta de um ROI claro. Em vez de alocar recursos dedicados a esses esforços, as técnicas de Aprendizado de Máquina podem percorrer uma variedade de fontes de dados, como literatura científica, patentes, sintomas de doenças e estruturas químicas para sugerir o redirecionamento de medicamentos existentes ou uma combinação deles para curar doenças raras.
O aprendizado de máquina pode ajudar as empresas farmacêuticas a navegar por novos caminhos usando imagens, revelar marcadores de diagnóstico e simular terapias para combater novos genes de doenças. Isso pode aumentar as taxas de sucesso de novos medicamentos e, ao mesmo tempo, reduzir os custos operacionais.
Marketing direcionado de novos medicamentos: As empresas farmacêuticas passam anos desenvolvendo novos medicamentos e promovendo-os. Após 3 a 4 anos do lançamento de um novo medicamento, o mercado satura com outros concorrentes.
As empresas farmacêuticas estão usando big data e IA para determinar quais pacientes provavelmente precisarão de um determinado medicamento após três anos e quais profissionais de saúde provavelmente o prescreverão.
Alcance do mercado de medicamentos: À medida que novos medicamentos são desenvolvidos, as empresas farmacêuticas precisam descobrir uma abordagem eficiente para comercializá-los para médicos e profissionais. Dependendo do histórico do prescritor, dados de sinistros, registros médicos eletrônicos (EMR), dados de farmácia e sistemas de CRM, as empresas farmacêuticas iniciam um processo bastante manual de decidir quais médicos visar e criar uma mensagem em torno disso. Isso também envolve tornar o novo medicamento visível para os líderes de opinião do setor para garantir que a palavra seja divulgada rapidamente.
O aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural (NLP) podem ser usados para otimizar o tempo gasto nesse processo, correlacionando de forma inteligente os conjuntos de dados mencionados acima e sugerindo um conjunto ideal de médicos a serem direcionados.