PHARMA: applicazioni A.I e LEARNING MACHINE per l’analitica predittiva, le terapie avanzate, tracciabilità, innovazione, caregiver digitale. Si profila uno scenario dinamico per il futuro
PHARMA: applicazioni A.I e LEARNING MACHINE per l’analitica predittiva, le terapie avanzate, tracciabilità, innovazione, caregiver digitale. Si profila uno scenario dinamico per il futuro.
Nell’industria chimico-farmaceutica, l’innovazione e la capacità di rinnovarsi svolgono un ruolo essenziale. Le trasformazioni in atto sono molte. L’innovazione è sicuramente sotto i riflettori del settore, soprattutto riguardo due aspetti.
Prima di tutto occorre essere sempre pronti a rivedere i processi in atto, un aspetto che coinvolge un pò tutto il mondo del lavoro, perché attraverso tecnologie e metodi innovativi si può aumentare l’efficienza, con risparmi economici rilevanti.
In seconda battuta, è bene evidenziare come in ambito industria chimico-farmaceutica, che sempre più può affinarsi alla definizione di “biochimico-farmaceutica”, sia in corso una vera e propria rivoluzione.
Farmindustria prevede che, nel 2030, l’80% dei nuovi prodotti farmaceutici che verranno introdotti sul mercato saranno di origine biologica.
Questo comporterà esigenze specifiche, come una tracciabilità ancora più accurata e precisa che non si ferma alla farmacia, ma deve in futuro andare oltre, spingendosi fino al paziente, come figura finale della filiera e determinante.
Con le terapie avanzate, infatti, ci troveremo di fronte a farmaci “tailor-made”, costruiti su misura sulle esigenze del singolo.
Basti pensare che in riferimento ad alcune patologie croniche, in ambito pharma, già da tempo, sono stati attivati dei programmi specifici per coadiuvare i pazienti nella gestione quotidiana del farmaco o nel percorso di post-ospedalizzazione, tali per cui mediante smart device, data science e machine learning si è arrivati a erogare servizi simili a quelli di assistenza domiciliare svolta da persone fisiche e call center.
Un elemento fondamentale in più sarà quello del controllo della temperatura, di vitale importanza per questi farmaci a base di cellule/molecole, che dovrà essere sempre più reale e puntuale.
Non si parlerà più quindi soltanto di “gestione del freddo”, nel pharma, ma anche del “fresco”, poichè si avrà a che fare con temperature intorno ai 22°C.
Tra i temi più in auge attualmente, ci sono le applicazioni di intelligenza artificiale e di learning machine learning”.
Un ruolo che si rivelerà significativo anche nel Pharma.
L’intelligenza è una prerogativa umana. L’IA si basa su sistemi informativi che gestiscono degli algoritmi molto complicati, che fanno in modo che le macchine possano svolgere delle attività che sono assimilabili a quelle dell’Uomo.
Vi sono oramai molti esempi concreti di applicazioni di intelligenza artificiale sia a livello di gestione di processi produttivi sia di controllo e monitoraggio della qualità.
Nello specifico, grazie allo studio dei Big data, alimentati dall’IoT, è stato ed è possibile analizzare i dati al fine di migliorare sempre più la ricerca scientifica afferente le diverse patologie, sino ad arrivare a una analitica predittiva capace di individuare comportamenti futuri dei pazienti e, ad esempio, di metterli in correlazione con il numero di telefonate inoltrate al call center, di modo da prevedere addirittura il tasso di probabilità di abbandono di un determinato protocollo o terapia. 
Sempre sotto un profilo di assistenza al paziente, presenta aspetti di un certo interesse e rilevanza anche la previsione di un cosiddetto “virtual caregiver digitale”, ovverosia il sostituto new tech dell’operatore persona fisica che assiste e si prende cura del paziente/parente malato.
Il virtual caregiver sarebbe, dunque, in grado di sostituire il suo omologo in attività semplici e di routine quali quelle della somministrazione dei farmaci, o rectius dell’invio dell’alert per ricordarne l’assunzione a dati orari/dosi, e dello svolgimento di esercizi riabilitativi.
L’AI è stata in grado di aprire nuove prospettive anche in termini di “dosaggio intelligente del farmaco”, ovvero che di recente si sono sviluppate piattaforme capaci di incrociare differenti moli di dati relative ai pazienti e provenienti tanto dalle analisi quanto dalle informazioni sulle patologie, con l’obiettivo ultimo di poter “tarare” terapie ad hoc per il singolo soggetto interessato.
Si può così parlare di una vera e propria “farmacologia su misura”, che si adatti, secondo un approccio tailor–made, al paziente, che è unico così come lo sono le reazioni dello stesso alle malattie e alle terapie di conseguenza applicate, lato pharma.
PHARMA: Farmaci testati con il machine learning
Grazie all’intelligenza artificiale nel settore pharma si può arrivare a un “dosaggio dinamico nella terapia” che affonda le radici della propria innovazione nella diversità di approccio: l’AI non viene (solo) usata per ridurre la tossicità del singolo farmaco, ma viene applicata in primis per aumentarne l’efficienza (mediante l’intervento sul dosaggio).
Grazie allo studio della sinergia tra differenti medicinali e il match tra efficacia del farmaco e dati del paziente, il sistema algoritmico porta all’individuazione di una terapia combinata che ha come scopo quello di moltiplicare gli effetti positivi (quasi) azzerando le reazioni avverse.
Risulta, pertanto, evidente come una parte fondamentale sia giocata proprio dai farmaci, in aiuto dei quali, ancora una volta, accorre l’AI che è risultata capace di incidere anche nella progettazione e nella realizzazione degli stessi.
Infatti, attualmente i farmaci vengono progettati mediante device e successivamente testati per tramite di simulazioni così da verificarne l’efficacia sul campo.
La capacità degli algoritmi e del machine learning nel pharma è in grado di potenziare le attività di “calcolo” che viene applicata per poter velocizzare i tempi di ricerca, abbattere i costi e aumentare l’efficacia e la precisione dei farmaci che, mediante processi di selezione sempre più profilata delle esigenze e della rispondenza a criteri e necessità medicali, puntano sempre più a una Sanità 4.0 “paziente-centrica”.
Per fare sì che ciò sia possibile, l’aspetto relativo all’ambito R&D (ricerca e sviluppo) è stato ampiamente interessato dall’applicazione dell’intelligenza artificiale, tanto che, ad esempio anche colossi del peso di Novartis e Microsoft si sono accordati al fine di dedicare i propri sforzi in maniera congiunta ai cosiddetti.
PHARMA: AI Empowerment e AI Exploration.
Il primo si può tradurre nel senso di unire enormi quantità di dati disponibili con tecniche avanzate di intelligenza artificiale al fine di facilitare e innovare le possibilità degli addetti ai lavori relativamente alle sfide medicali, partendo dalla postazione di lavoro.
L’AI Exploration, invece, punterà a “far fronte ad alcune delle sfide computazionali più difficili nell’ambito delle scienze della vita, a partire da chimica generativa, segmentazione e analisi delle immagini per l’erogazione intelligente e personalizzata di terapie e ottimizzazione delle terapie cellulari e geniche su vasta scala”.