Cuando hablamos de la aplicación de los últimos avances tecnológicos en el mundo de la salud sabemos que ya contamos con los ingredientes y las herramientas necesarias. De hecho, la mayoría de las compañías farmacéuticas ya las están utilizando de una u otra manera cuando emplean la Inteligencia Artificial, el machine learning, el procesamiento de grandes cantidades de datos o la automatización de procesos para la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos y medicamentos.
Sin embargo, tenemos un problema. La utilización a gran escala de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud es todavía bajo. La razón principal tiene que ver con que muchos directivos no están seguros de estar en el camino adecuado. Según un reciente estudio, elaborado por PwC, sobre el futuro de la salud, la mayoría de los directivos de la industria farmacéutica reconocen que sus capacidades de análisis de datos tienen grandes gaps o debilidades. De hecho, aseguran que están limitados por la falta de acceso a otros datos que creen pueden ser muy valiosos para analizar nuevas oportunidades de negocio y posibles amenazas. Quieren usar la IA y el machine learning para sacar todo el potencial del análisis de datos y utilizarlo de forma más efectiva… pero no saben cómo hacerlo.
En el informe ‘Preparing for the data-driven future of pharma‘, elaborado por Strategy&, la consultora estratégica de PwC, analiza cuáles son los actuales niveles de uso y de madurez de la IA en el sector farmacéutico, hace un ejercicio para adelantar lo que está por venir e incluimos algunas recomendaciones para crear valor en el largo plazo. A continuación resumimos algunas de sus conclusiones.
¿Dónde estamos?
Aunque ya se está quedando desfasado, muchas compañías farmacéuticas globales todavía funcionan, hoy en día, con el llamado modelo blockbuster. O, lo que es igual, trabajan para producir en masa y desarrollar medicamentos para problemas de salud ampliamente extendidos entre la población y que se puede prescribir a un gran número de personas. Pero este modelo está a punto de cambiar, por dos razones.
La primera, tiene que ver con sus altos costes. El desarrollo de nuevos medicamentos siempre ha sido caro, pero los costes se han incrementado significativamente en las dos últimas décadas. Al mismo tiempo, el número de productos protegidos por patentes se ha reducido sensiblemente debido al crecimiento de los genéricos. Esta combinación, junto con la importancia creciente de los biosimilares (medicamentos biológicos equivalentes en calidad, eficacia y seguridad a uno biológico original), y de las re-importaciones, está presionando los costes del sector farmacéutico más que nunca.
La segunda razón es el incremento de la demanda de la medicina personalizada provocada, por un lado, por el incremento de la esperanza de vida de la población y, por otro, porque las personas son cada vez más conscientes y cuidadosas con su salud y su bienestar. Además, la industria farmacéutica cada vez tiene menos medicamentos nuevos por desarrollar a partir de una molécula o de una proteína y tiene que buscar otras fórmulas alternativas.
¿Qué está por venir?
Estamos solo en el inicio de la era de la medicina personalizada de precisión y ya vemos que la diferenciación va a ser la principal elección estratégica de las farmacéuticas. Algo prometedor pero no necesariamente fácil de conseguir.
Triunfar en la medicina personalizada y de precisión va a requerir un amplio abanico de nuevas capacidades que incluye el diagnóstico individualizado por paciente, la secuenciación digital y el análisis de las características biológicas de cada persona o la fabricación en masa de productos a medida, entre otras muchas. Hoy en día la mayoría de los laboratorios farmacéuticos no están preparados para ofrecer un servicio tan personalizado, que vaya desde el diagnóstico hasta el control, pero si pueden empezar por construir sus capacidades para el uso de la IA y el análisis de datos.
Somos conscientes de que el futuro de la salud depende de cómo seamos capaces de crear nuestras capacidades tecnológicas y no solo para la medicina personalizada. Acabamos de ver, por ejemplo, como se ha desarrollado la vacuna más rápida del mundo contra la COVID-19 en cuestión de meses en lugar de años, gracias a los avances tecnológicos y a compañías biotecnológicas innovadoras como Moderna o Biontech. Estas dos pequeñas empresas biotecnológicas han hecho un trabajo realmente pionero para desarrollar, probar y producir una vacuna basada en el ARN mensajero a una velocidad sin precedentes.
Hasta el momento, BionTech, en colaboración con Pfizer, han conseguido desarrollar una vacuna contra la COVID-19 pero, ¿y si se pudieran crear distintas vacunas mucho más efectivas y focalizadas en segmentos y subgrupos de personas concretas con determinadas condiciones? Se espera que la IA nos ayude a hacer un mejor uso de los datos mediante la combinación y en análisis de múltiples investigaciones e informes. Por ejemplo, los algoritmos bioinformáticos ya son capaces de hacer correlaciones entre las estructuras moleculares y las funciones químicas de un activo o de una proteína, etcétera.
Las compañías biotecnológicas de más éxito tienen dos cosas en común. Primero, tienen a la IA y a los datos en el centro de su proposición de valor. Además, utilizan plataformas digitales escalables. Por ejemplo, después de secuenciar el genoma del virus, el desarrollo de la vacuna de Moderna llevó sólo unos pocos días gracias a que el sistema operativo de la compañía estaba basado en Amazon Web Services.
Para muchas farmacéuticas, la pregunta ya no es si las plataformas tecnológicas son relevantes sino con qué aliado deben contar para montarlas. Merck y Novartis trabajan con Palantir. Moderna, Bayer y Boehringer usan AWS. GMS, Sanofi y Pfizer lo hacen con Google. Novartis con Microsoft. En la actualidad, estas alianzas están centradas en aspectos tecnológicos pero, en el medio plazo tienen el potencial y el objetivo de comoditizar partes de la cadena de valor farmacéutica a través de la estandarización de estas plataformas.
En el futuro, las tecnológicas como Google, Amazon, Microsoft o Apple tendrán el potencial (y la ambición) de prestar no solo la infraestructura digital sino también parte de la cadena de valor tradicional mediante el uso de estas plataformas digitales integradas.
En la actualidad, muchas grandes farmacéuticas todavía están, en su mayoría, organizadas igual que en los años cincuenta. Pero a medida que busquen diferenciarse a través de la medicina personalizada, el ecosistema de negocios basado en el modelo de plataformas irá ganando peso.
