Inteligencia artificial en farmacia - Enciclopedia
La inteligencia artificial (IA) está jugando un papel crucial en la impulsión de la aplicación y la investigación en muchos campos. En farmacia, la IA ayuda a descubrir, desarrollar y entregar medicamentos. Puede mejorar la atención al paciente a través de planes de tratamiento personalizados. También puede asistir con la seguridad de los medicamentos y las recomendaciones de dosificación.
Aplicaciones
= Descubrimiento y desarrollo de medicamentos =
Los métodos tradicionales para la producción de medicamentos son muy complejos. Para una empresa farmacéutica, costar alrededor de 2.6 mil millones de dólares para fabricar un medicamento y puede tomar hasta 12-14 años. Los algoritmos de IA analizan conjuntos de datos vastos con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales. Esto ha permitido la identificación de posibles candidatos a medicamentos, la predicción de sus interacciones y la optimización de las formulaciones. El análisis y el modelado impulsados por IA asisten a los investigadores en comprender las interacciones moleculares, acelerando así el cronograma de desarrollo de medicamentos.
Las redes neuronales artificiales (ANN) y las redes adversariales generativas (GAN) han sido particularmente útiles para el descubrimiento de medicamentos. Estos modelos se han utilizado para tareas como la cribado virtual, el modelado de la relación estructura-actividad (SAR) y la generación de moléculas de novo. Por ejemplo, los péptidos diseñados utilizando IA fueron mucho más efectivos contra una gran cantidad de bacterias resistentes a múltiples medicamentos. También, los datos transcriptómicos de líneas celulares humanas se utilizaron para entrenar modelos de aprendizaje profundo que se utilizaron para clasificar medicamentos según sus propiedades terapéuticas. Estas innovaciones ayudan a reducir el tiempo, el costo y el esfuerzo involucrados en el desarrollo temprano de medicamentos utilizando métodos tradicionales.
= Sistemas de entrega de medicamentos =
La IA está revolucionando los sistemas de entrega de medicamentos. Técnicas de IA como las redes neuronales, el análisis de componentes principales y la lógica neuro-fuzzy se utilizan en la identificación de objetivos biológicos para los farmacéuticos, la evaluación de los perfiles farmacológicos de medicamentos potenciales y el análisis de información genética. Los sistemas inteligentes pueden monitorear la respuesta del paciente y ajustar las dosis en tiempo real basándose en la fisiología individual, con aplicaciones potenciales en el manejo de enfermedades crónicas. En el futuro, esto podría llevar a medicamentos personalizados para individuos, tratamientos de cáncer dirigidos y vacunas comestibles.
= Seguridad de los medicamentos =
La IA está ayudando en la seguridad de los medicamentos mediante la predicción y detección de reacciones adversas a medicamentos (RAD). Se utilizan técnicas como los grafos de conocimiento, el clasificador de regresión logística y las redes neuronales. En un estudio de 2023, se desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático (ML) utilizando el grafo de conocimiento para clasificar las causas conocidas de reacciones adversas. Dos estudios mostraron que los modelos de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje profundo como la memoria a largo plazo (LSTM) son mejores que los métodos tradicionales para detectar el abuso de opioides y prevenir sobredosis. Para lograr esto, los modelos analizan tanto los datos estructurados de los registros electrónicos de salud (EHR) como las fuentes no estructuradas como notas clínicas o redes sociales.
= Apoyo a la toma de decisiones clínicas y medicina personalizada =
Las herramientas de IA se utilizan cada vez más en la toma de decisiones clínicas. Los sistemas de aprendizaje automático pueden entrenarse en conjuntos de datos de pacientes para predecir perfiles de riesgo individuales, incluyendo alergias y interacciones medicamentosas que pueden ser dañinas para el paciente. Esto puede ahorrar una gran cantidad de tiempo para los médicos y reducir la probabilidad de errores. Ayuda a proporcionar un plan de tratamiento personalizado para cada persona.
= Operaciones farmacéuticas y automatización =
La automatización de operaciones farmacéuticas utilizando IA puede mejorar la velocidad, precisión y seguridad. La adopción de tecnología robótica en el Centro Médico de la Universidad de San Francisco (UCSF) permitió que fabricaran 350,000 dosis de medicamentos con un 100% de precisión. Robots como TUG ayudan a preparar y transportar medicamentos y muestras de laboratorio. La IA también se utiliza en la gestión de inventario, puede predecir la demanda de un medicamento en particular basándose en ciertas circunstancias y asegurarse de que no haya escasez.
= Cumplimiento de medicamentos =
Monitorear que el paciente tome el medicamento correcto es un gran problema en la atención médica. La IA puede verificar esto con cajas de pastillas inteligentes, etiquetas RFID, sensores ingeribles y verificaciones de video. Las cajas de pastillas inteligentes utilizan sensores para registrar cuándo se abren. Estas herramientas pueden utilizarse para obtener datos en tiempo real sobre la salud del paciente.
Desafíos de adopción y soluciones
= Barreras a la adopción de IA =
A pesar de que la IA es un problema solucionador potencial en el campo farmacéutico, hay barreras que superar antes de que se convierta en algo plenamente mainstream. Se necesita más investigación en diferentes prácticas farmacéuticas para asegurar que sean beneficiosas para los pacientes. Hay una falta de formación y conocimiento entre los farmacéuticos. Las instalaciones de investigación no tienen una infraestructura de IA adecuada para apoyar la innovación y construir las instalaciones necesarias para la adopción de IA, lo que requiere una gran inversión financiera. Si un modelo de IA se entrena en un conjunto de datos sesgado, puede proporcionar resultados engañosos que podrían perjudicar a los pacientes.
= Desafíos éticos y regulatorios =
La adopción de IA también plantea muchas preguntas éticas y de privacidad, como la seguridad, el potencial de sesgo y la privacidad de los datos. Las violaciones de datos podrían expponer información sensible, y un modelo entrenado en un conjunto de datos sesgado podría sugerir planes de tratamiento inadecuados (y potencialmente letales).
= Soluciones para la adopción de IA =
Se podrían comenzar programas de educación y formación basados en IA para abordar el problema de la falta de formación y conocimiento de IA. El gobierno podría asignar más fondos a la atención médica para fomentar más investigación en el campo. Los datos de los pacientes podrían encriptarse y protegerse de manera segura, con responsabilidad. Para evitar el uso de conjuntos de datos sesgados, se podrían establecer directrices o políticas regulatorias. Se podría mejorar la transparencia para que las personas que utilicen los modelos sepan sobre la población en la que se basaron los datos y cómo se entrenaron.
= Direcciones futuras =
Los expertos dicen que para el futuro de la IA en farmacia, debe enfocarse en una mejor combinación con los registros electrónicos de salud y otras tecnologías para reducir los costos de atención médica. Podría haber un marco de IA común para fomentar la colaboración internacional y acelerar la investigación y las contribuciones de todos en el campo.
Referencias