L'impatto del Machine Learning sull'industria farmaceutica

Cristina Sisti
14 de gennaio de 2021 5 min di lettura

L’Intelligenza Artificiale sta già cambiando il nostro modo di vivere e sta raggiungendo sempre più aziende che cercano di ottimizzare i loro processi e soprattutto di innovare (il 61% di loro sta già investendo in AI e più del 70% è convinto del suo potenziale per il futuro del proprio business).

Uno degli usi più diffusi dell’Intelligenza Artificiale è il machine learning, che utilizza algoritmi per analizzare una grande quantità di dati al fine di prendere decisioni e fare previsioni. Il suo ruolo chiave in tutti i settori industriali è più che dimostrato e l’industria farmaceutica non fa eccezione. In questo senso, la società di consulenza McKinsey stima che Big Data e machine learning genereranno un valore superiore a 100 miliardi di dollari all’anno nel settore farmaceutico, attraverso il miglioramento dei processi decisionali, l’ottimizzazione dell’innovazione, una maggiore efficienza nella ricerca e la creazione di nuovi strumenti per professionisti, consumatori, assicuratori e regolatori.

Le grandi aziende farmaceutiche stanno già lavorando a numerosi progetti che utilizzano il machine learning per la ricerca, la prevenzione e il trattamento dei pazienti, tra le atre cose. E per questo, l’ecosistema si sta espandendo attraverso collaborazioni e/o acquisizioni di aziende che utilizzano queste tecnologie. È chiaro che il settore si sta trasformando partendo dall’innovazione nell’Intelligenza Artificiale, nei Big Data e nel machine learning, e tutte le aziende cercano il loro spazio per non essere lasciate indietro.

In questo articolo, facciamo eco a 4 delle aree in cui vediamo un maggiore impatto del machine learning nell’industria farmaceutica.

1. Migliorare il journey dei pazienti: dalla diagnosi precoce al trattamento

Il machine learning permette – dai dati raccolti in precedenza con i pazienti che hanno una determinata malattia – di anticipare potenziali casi non ancora diagnosticati, il che funziona sia per malattie note come il diabete ma  è fondamentale per i pazienti con malattie rare che in precedenza erano molto difficili da diagnosticare. Quindi dalla diagnosi precoce, il trattamento del paziente, che può accedere ai farmaci appropriati e alle cure necessarie fin dall’inizio, può essere migliorato, con un conseguente maggiore controllo della malattia.

Il machine learning consente inoltre di ottimizzare il follow-up del journey del paziente per offrirgli opzioni terapeutiche personalizzate in base alla sua salute e all’analisi predittiva. Inoltre, consente di verificare l’efficacia di un trattamento e la sua progressione in tempo reale, di convalidare le terapie più efficaci per ogni caso e di ottimizzare e migliorare l’efficienza delle diverse terapie per i futuri pazienti.

IBM Watson offre applicazioni e strumenti alle aziende per sfruttare al massimo il potenziale dei dati e dell’Intelligenza Artificiale, con ampie applicazioni in campo farmaceutico, come IBM Watson Oncology che aiuta i professionisti a prendere decisioni migliori per i loro pazienti dall’analisi di dati complessi per personalizzare i trattamenti oncologici da offrire.

2. Ottimizzazione nella produzione di nuovi farmaci

Uno studio pubblicato dal MIT (Massachusetts Institute of Technology) afferma che solo il 13,8% dei farmaci supera con successo gli studi clinici, il che è molto costoso per le farmacie (si stima tra i 161 milioni e i 2 miliardi di dollari siano necessari per far ottenere l’approvazione ufficiale di nuovo farmaco).

L’uso del machine learning in questo campo ha il potenziale di eseguire uno screening iniziale per prevedere il successo dei diversi componenti in base a fattori biologici, il che contribuisce ad aumentare le percentuali di successo dei nuovi farmaci e a ridurre i costi operativi. Farmacie come Novartis stanno già utilizzando questa tecnologia per prevedere i componenti che i ricercatori devono utilizzare per creare nuovi farmaci, riducendo gli investimenti e aumentando la velocità di immissione sul mercato.

3. Prevenzione di malattie o pandemie future

L’esperienza della pandemia provocata dal Covid-19 e la mancanza di preparazione globale per combatterla hanno accelerato la necessità di prevenire future pandemie.

In questo senso, il machine learning può svolgere un ruolo importante nell’individuazione precoce di epidemie a partire da dati satellitari, informazioni storiche sul web, aggiornamenti in tempo reale sui social network e altre fonti. In questo modo sarà possibile anticipare in modo più efficiente dove si verificheranno future epidemie.

HealthMap fornisce una mappa interattiva che permette di visualizzare chiaramente i luoghi in cui si verificano i focolai di malattie a partire da dati ottenuti da diverse fonti che tracciano queste malattie. Grazie al machine learning, avremo una capacità sempre maggiore di prevenire quindi pandemie future.

4. Supporto al team di marketing e alle forze di vendita

Il machine learning è anche fondamentale nel processo commerciale delle aziende farmaceutiche, dove  si integrano sempre di più nuove soluzioni per supportare i team di marketing e di vendita con il fine di catturare i clienti di maggior valore e seguirli per garantire che rimangano fedeli e redditizi, attraverso l’analisi dei dati in tempo reale e un processo decisionale intelligente e ottimizzato.

In questo senso, da Multiplica abbiamo sviluppato Sales Acceleration Platform, una piattaforma digitale al 100% rivolta alle aziende farmaceutiche per aiutarle a gestire l’intero rapporto con i medici o i partner farmaceutici, a distribuire azioni e contenuti rilevanti e ad avere informazioni e approfondimenti in tempo reale.

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