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El papel de la IA en el tratamiento de datos no estructurados en la industria farmacéutica.



La industria farmacéutica se enfrenta a desafíos sin precedentes en el siglo XXI, como el aumento de la competencia, los costes crecientes, las presiones regulatorias y el cambio de las expectativas de los clientes. Para sobrevivir y prosperar en este entorno dinámico, las empresas farmacéuticas necesitan aprovechar el poder de la inteligencia artificial (IA) para transformar sus procesos y su toma de decisiones basados en los datos.



La IA en la industria farmaceutica

Uno de los principales retos a los que se enfrentan las empresas farmacéuticas es cómo gestionar la gran cantidad de datos no estructurados que generan y recogen de diversas fuentes, como ensayos clínicos, artículos de investigación, patentes, redes sociales, comentarios de los clientes y más. Los datos no estructurados se refieren a cualquier dato que no tiene un formato o una estructura predefinidos, y que por tanto no puede ser analizado o procesado fácilmente por métodos tradicionales. Según algunas estimaciones, los datos no estructurados representan el 80% o el 90% de todos los datos del mundo, y crecen a un ritmo más rápido que los datos estructurados.


Los datos no estructurados tienen un gran potencial para que las empresas farmacéuticas obtengan información valiosa y ventajas competitivas, pero también plantean importantes desafíos en cuanto a su almacenamiento, gestión, integración y análisis.


Aquí es donde la IA puede desempeñar un papel crucial para ayudar a las empresas farmacéuticas a navegar por los datos no estructurados y desbloquear su valor oculto.

La IA es un término amplio que engloba diversas tecnologías y técnicas que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión por ordenador, el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL) y más. La IA puede ayudar a las empresas farmacéuticas a procesar y analizar los datos no estructurados de diversas formas, como:

  • Extraer información relevante de las fuentes de datos no estructurados, como identificar entidades clave, conceptos, relaciones, sentimientos y tendencias.

  • Clasificar y categorizar los datos no estructurados en grupos o clústeres significativos basándose en criterios predefinidos o patrones aprendidos.

  • Resumir y sintetizar los datos no estructurados en textos o visuales concisos y coherentes que resalten los puntos o hallazgos principales.

  • Generar nuevos "insights" e hipótesis a partir de los datos no estructurados aplicando técnicas avanzadas de análisis y razonamiento.

  • Recomendar acciones o soluciones óptimas basadas en el análisis de los datos no estructurados y la información contextual.


La IA permite ayudar con los datos no estructurados en la industria farmaceutica


Al aprovechar la IA para navegar por los datos no estructurados, las empresas farmacéuticas pueden lograr diversos beneficios en toda su cadena de valor, como:

  • Acelerar el descubrimiento y desarrollo de fármacos encontrando nuevos objetivos, biomarcadores, compuestos y vías a partir de la literatura científica, las patentes, los datos genómicos y más.

  • Mejorar los ensayos clínicos y el cumplimiento normativo optimizando el diseño, el reclutamiento, el seguimiento, el informe y la presentación de los ensayos a partir de los datos clínicos, los registros de pacientes, los informes de eventos adversos y más.

  • Mejorar el acceso al mercado y la comercialización identificando necesidades insatisfechas, segmentos, oportunidades y amenazas a partir de la investigación de mercado, las redes sociales, los comentarios de los clientes y más.

  • Potenciar el compromiso y la satisfacción de los clientes proporcionando información, servicios y soporte personalizados y relevantes a partir de los perfiles, preferencias, comportamientos y comentarios de los clientes.

En conclusión, la IA puede ayudar a las empresas farmacéuticas a navegar por los datos no estructurados y desbloquear su valor oculto. Sin embargo, para aprovechar con éxito la IA para el análisis de los datos no estructurados, las empresas farmacéuticas deben superar algunos desafíos también. Estos incluyen garantizar la calidad, la seguridad, la privacidad y la ética de los datos; seleccionar las herramientas y plataformas de IA adecuadas; construir las habilidades y capacidades de IA necesarias; y fomentar una cultura de innovación y colaboración. Al abordar estos desafíos y adoptar la IA como un facilitador estratégico para el análisis de los datos no estructurados, las empresas farmacéuticas pueden obtener una ventaja competitiva en la industria farmacéutica en rápida evolución.

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