La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como uno de los motores más transformadores de la industria farmacéutica en la última década. Su aplicación abarca desde la investigación y desarrollo de nuevos fármacos hasta la optimización de procesos productivos, logísticos y comerciales, ofreciendo nuevas formas de abordar los retos de eficiencia, personalización terapéutica y sostenibilidad que enfrenta el sector.
En esta entrevista en Salud35, el Dr. Carlos Fernández Lozano, jefe del laboratorio de aprendizaje automático en ciencias de la vida en la Universidad de Navarra, expone cómo los modelos de predicción de ventas basados en inteligencia artificial pueden optimizar recursos, estrategias de marketing y toma de decisiones en la industria farmacéutica, con potencial de aplicación en otros sectores de la salud, siempre que se garantice la transparencia, validez y confianza en los modelos utilizados.
¿Cómo podría este enfoque ayudar a las empresas a optimizar sus recursos y estrategias de marketing?
Permite mejorar la gestión de recursos al proporcionar pronósticos de ventas precisos, lo que facilita la planificación de la producción y una mejor asignación de recursos en diferentes áreas del negocio. Mejora la gestión de inventarios al mantener niveles óptimos de stock, reduciendo el riesgo de exceso o falta de existencias. También posibilita un marketing más enfocado al identificar los mercados y segmentos de clientes más prometedores, aumentando el retorno de la inversión.
El modelo es altamente adaptable a cambios en la oferta y la demanda
Con un enfoque basado en datos, las empresas pueden tomar decisiones bien informadas analizando grandes conjuntos de datos y obteniendo una visión completa del mercado. Asimismo, el modelo es altamente adaptable a cambios en la oferta y la demanda, permitiendo ajustarse rápidamente a la dinámica del mercado. Al incluir factores externos, proporciona un análisis exhaustivo del mercado que facilita una formulación más efectiva de estrategias. La capacidad de optimizar en tiempo real asegura ajustes continuos en recursos y estrategias.
¿Qué opinas sobre la posibilidad de que un modelo así pueda adaptarse a otros sectores de la salud?
La adaptación de modelos de predicción de ventas basados en inteligencia artificial a otros sectores de la salud es prometedora y podría ofrecer importantes beneficios. En general, el uso de modelos basados en Inteligencia Artificial. Estos modelos podrían aplicarse en dispositivos médicos, equipos de diagnóstico o servicios de salud, por ejemplo. En medicina personalizada, podrían prever la respuesta de los pacientes a tratamientos, optimizando medicamentos o sus dosis y recursos en centros de salud.
Adicionalmente, podrían predecir admisiones de pacientes y el uso de recursos en hospitales, así como anticipar brotes de enfermedades. Sin embargo, enfrentarían desafíos como proteger la privacidad de los datos, cumplir con normativas, asegurar la interpretabilidad del modelo y garantizar la calidad de los datos. En conclusión, hay un gran potencial para estos modelos, pero es crucial considerar los retos específicos de cada sector para su correcta implementación.
¿Cómo se puede garantizar la confianza en este tipo de modelos por parte de los responsables de las decisiones empresariales?
La confianza en los modelos basados en inteligencia artificial para la previsión de ventas de medicamentos puede garantizarse mediante varias estrategias clave: asegurar la transparencia e interpretabilidad de los modelos es fundamental, el uso de modelos de ‘caja negra’ en el que no se puede obtener una explicación acerca de la decisión tomada, no genera confianza.
Prioritariamente deberían usarse datos para validar las predicciones desconocidos por los modelos.
La validación y prueba robustas a través de procesos rigurosos y repetibles, reafirma el rendimiento del modelo bajo diversas condiciones, evaluándolo con datos históricos y escenarios reales, prioritariamente deberían usarse datos para validar las predicciones desconocidos por los modelos.
Además, el monitoreo y la actualización continua con nuevos datos destacan su adaptabilidad a las dinámicas del mercado, fortaleciendo la confianza de los usuarios. Involucrar a los interesados durante el desarrollo del modelo asegura su alineación con las necesidades del negocio y las consideraciones éticas. Cumplir con las normativas de la industria incrementa la confianza al mitigar preocupaciones sobre el uso indebido de datos. Finalmente, demostrar el valor mediante estudios de caso que evidencien mejoras, como el ahorro de costos o el aumento de la precisión en las ventas, refuerza la credibilidad del modelo. Estas estrategias, en conjunto y de forma general, fomentan una cultura de confianza en modelos de previsión basados en IA, conduciendo a decisiones más informadas y seguras en el sector farmacéutico.
*Los contenidos de ConSalud están elaborados por periodistas especializados en salud y avalados por un comité de expertos de primer nivel. No obstante, recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.
