Para transformar la atención médica y las ciencias de la vida, la IA debe ser confiable.

La inteligencia artificial (IA) se está integrando rápidamente en las organizaciones de atención médica y ciencias de la vida. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones la utilizan de forma aislada en lugar de la ampliación para mejorar materialmente el rendimiento en toda la empresa. Entre los desafíos: la IA en estas industrias debe cumplir con los más altos estándares de calidad, privacidad y confiabilidad, y debe ser digno de confianza.

Las herramientas de IA basadas en modelos de lenguaje grandes (LLM) son potentes, pero la mayoría de los LLM no están diseñados para las exigencias de las operaciones de atención médica y ciencias de la vida. Pueden producir inconsistente Los resultados y su rendimiento pueden variar según la información y el contexto. La IA de propósito general, en particular, se entrena con datos públicos amplios —con una selección médica limitada— y no está diseñada para cumplir con los requisitos médicos, científicos o regulatorios.

Estas cuestiones son inaceptables en operaciones donde las decisiones tienen consecuencias no solo financieras, sino también clínicas, científicas, legales y, en última instancia, humanas.

En resumen: se necesita un estándar más alto de inteligencia artificial.

Si las organizaciones del sector sanitario y de las ciencias de la vida quieren utilizar la IA para transformar sus operaciones comerciales y reguladas, necesitan una IA que sea fiable.

¿Qué se necesita para crear una IA confiable?

La IA confiable produce resultados fiables, funciona de manera consistente a medida que cambian los datos y cumple con las normativas y es defendible.

Para lograrlo se requieren conocimientos científicos y técnicos, así como un enfoque riguroso que considere todas las facetas del diseño, uso y monitoreo responsables de la IA. ¿Cómo se traduce esto en la práctica?

El primer paso es comprender el objetivo final: ¿Qué requisitos del usuario final debe satisfacer la solución de IA y cómo se define el éxito? Esto implica comprender las funciones de quienes utilizarán la solución de IA, sus necesidades y flujos de trabajo, así como los objetivos comerciales que desean alcanzar o los requisitos normativos que deben cumplir.

Estos detalles ayudarán a fundamentar decisiones técnicas clave, como la elección de los modelos adecuados para la solución de IA, el diseño de marcos de validación y el establecimiento de las métricas con las que se medirá la solución.

Los sistemas fiables también tienen en cuenta al experto desde el inicio del proceso de diseño, no como una consideración posterior. Esto implica recurrir a expertos humanos —incluidos expertos clínicos, científicos, regulatorios y comerciales— para garantizar que la solución de IA se diseñe e implemente correctamente y para considerar cómo afectará al trabajo del usuario final.

Por supuesto, la confianza no se gana solo en la fase de diseño, sino que debe mantenerse durante toda la vida útil de la solución de IA. Mecanismos como los ciclos de aprendizaje continuos, que actualizan constantemente los modelos con nuevos datos para mantenerlos al día, ayudan a que las soluciones de IA sigan siendo relevantes, precisas y fiables. El aprendizaje por refuerzo y las medidas de seguridad programadas en las soluciones de IA también pueden contribuir a que su rendimiento se ajuste a un conjunto de reglas predefinidas.

Aplicaciones del mundo real

La IA ya está siendo adoptada y goza de confianza, y está teniendo un impacto en casos de uso reales para algunas de las mayores empresas de ciencias biológicas del mundo.

En un caso concreto, una importante empresa farmacéutica buscaba mejorar su interacción con los profesionales sanitarios en múltiples marcas y mercados. La capacidad de la empresa para interactuar con estos profesionales y optimizar sus estrategias de marketing se veía obstaculizada por problemas como la gestión de datos, la falta de información detallada sobre los clientes y dificultades de adaptación.

La empresa implementó una solución de interacción omnicanal. Esta combinó señales predictivas para la interacción con profesionales de la salud con recomendaciones sobre la "siguiente mejor acción", lo que ayudó a los equipos a decidir el ritmo de la comunicación y las acciones de seguimiento necesarias. La empresa observó una mejora cuádruple en su capacidad para identificar pacientes de alto valor, además de incrementos del 20 % y el 36 % en la captación de nuevos pacientes para dos de sus marcas.

Otro ejemplo son las revisiones bibliográficas necesarias para el desarrollo de fármacos. Realizar estas revisiones puede llevar meses y requiere un profundo conocimiento del tema, una planificación meticulosa, un esfuerzo manual considerable y mucho más. Además, pueden ser difíciles de escalar y propensas a errores.

Las soluciones de IA pueden automatizar gran parte de las revisiones bibliográficas, desde el desarrollo de protocolos hasta la búsqueda y selección, la extracción de datos, el análisis y la elaboración de informes. Independientemente del trabajo que realice la solución de IA, los investigadores u otros usuarios pueden revisar la lógica subyacente a cada decisión.

Ahora, gracias a la IA, las revisiones que antes tardaban meses pueden completarse en solo días y con menos errores. En un caso, una solución de IA ayudó a una gran empresa farmacéutica. a lograr Una evaluación inicial para un caso de uso de revisión de literatura científica es siete veces más rápida que el proceso manual tradicional. Esto redujo el tiempo estimado de evaluación de 20 días a menos de tres días.

La IA también está creando nuevas posibilidades en este campo. Por ejemplo, ha permitido a las empresas crear reseñas "en vivo" que se actualizan continuamente con los datos publicados más recientes.

La colaboración es esencial

Para crear soluciones de IA fiables para el sector sanitario y las ciencias de la vida, se requiere una combinación de conocimientos especializados que ninguna organización puede ofrecer por sí sola. Por ello, empresas con objetivos similares están colaborando, aunando el conocimiento técnico y las capacidades necesarias para crear sistemas de IA completos y validados, escalables tanto para flujos de trabajo regulados como comerciales.

El socio técnico adecuado, por ejemplo, aporta una sólida experiencia en ingeniería y un profundo conocimiento para implementar y ejecutar IA a escala empresarial. Puede ofrecer modelos abiertos que brindan la transparencia necesaria para una IA confiable, así como componentes de software que permiten desarrollar soluciones de IA con mayor rapidez. Además, su experiencia en la creación de soluciones de IA empresariales confiables para otros sectores les permite anticipar desafíos y fortalecer los diseños.

En el ámbito del desarrollo, un colaborador eficaz aporta no solo una profunda experiencia en desarrollo clínico y comercialización, sino también un historial comprobado en el desarrollo de soluciones de IA fiables. Poseen los elementos esenciales para crear estas soluciones, como conocimientos en ciencia de datos, experiencia en normativa y un historial de uso seguro y responsable de los datos. Además, pueden ofrecer apoyo adicional para la implementación de la IA, desde la disposición a cuestionar los estándares públicos para garantizar el rendimiento esperado de la solución, hasta recursos como ingenieros especializados que pueden integrar las soluciones de IA en los flujos de trabajo de los usuarios finales, teniendo en cuenta las configuraciones y políticas específicas de sus sistemas informáticos.

Cambiar la forma en que se hace el trabajo

La IA no es solo otra herramienta para las organizaciones de atención médica y ciencias de la vida. Bien hecha, cambia la forma en que... Trabaja Se trata de cómo se lleva a cabo y cómo se resuelven los problemas. La IA confiable, en particular, ya está demostrando que puede acortar los plazos, mejorar la precisión y ayudar a los equipos a abordar desafíos complejos con mayor agilidad, reinventando los flujos de trabajo para la era de la IA.

A medida que la IA pasa de generar información a tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo complejos, las organizaciones que adopten esta evolución podrán implementar nuevos modelos operativos que las harán más eficientes, mejor informadas y con mayor capacidad de respuesta a las demandas en constante cambio en el sector de la salud y las ciencias de la vida.