El Big Data inició su andadura en la industria farmacéutica a través de los departamentos de ventas y marketing del sector, cambiando la forma en cómo se dirigían a los consumidores al aprovechar el inmenso caudal de datos que podían recoger, clasificar y administrar para obtener mejores resultados. 

No obstante, el potencial del análisis de datos va mucho más allá de estos departamentos y su impacto ya se está dejando sentir en casi todas las áreas de la industria, desde la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos hasta el empaquetado.  

A pesar de este potencial, de acuerdo con Pharma’s Almanac* la industria farmacéutica va por detrás de muchos otros sectores en la transición hacia la “Industria 4.0”. Aun así, el sector reconoce que la digitalización es necesaria para lograr el éxito en la gestión de la creciente complejidad en todos los aspectos del desarrollo y fabricación de fármacos.

Según esta revista el concepto “Industria 4.0” se centra en los sistemas ciberfísicos, el Internet industrial de las cosas (IIoT) y los conceptos de fabricación inteligente, las instalaciones del futuro y la importancia de tener un alto nivel de conectividad e integración de sistemas. 

La adaptación del concepto a este sector, conocido como “Pharma 4.0” incluye la transformación de todos los aspectos del desarrollo de nuevos fármacos, así como la capacidad de acceder y procesar de manera eficiente grandes cantidades de diferentes tipos de datos relacionados con la atención médica, incluidos aquellos de los pacientes y los recabados después de la comercialización.

De acuerdo con i2e Consulting**, entre las áreas que serán más impactadas por el desarrollo del Big Data en la industria farmacéutica podemos encontrar:

El descubrimiento intensificado de fármacos 

El desarrollo de medicamentos suele tomar mucho tiempo debido a las pruebas físicas de estos fármacos en plantas y animales. Con la ayuda del análisis del Big Data, los investigadores podrán utilizar modelos predictivos para analizar la toxicidad, las interacciones y la inhibición del fármaco. Estos modelos utilizan datos históricos recopilados de diversas fuentes, como estudios clínicos o ensayos de medicamentos, entre otros, para obtener predicciones bastante precisas.

La medicina de Precisión

El diagnóstico y el tratamiento de diversas enfermedades se llevan a cabo con la ayuda de análisis de Big Data después de recopilar datos relevantes sobre la genética, el entorno y los patrones de comportamiento del paciente. Se puede crear una combinación de medicamentos personalizados para pacientes que muestran diferentes síntomas. El modelo predictivo desarrollado a partir de los datos históricos del paciente también puede ayudar a detectar enfermedades con mucha anticipación.

Mejores ensayos clínicos

Puede haber muchas aplicaciones de análisis de Big Data en la realización de ensayos clínicos. El proceso de emparejamiento o reclutamiento de un paciente se puede realizar utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático. El Big Data también puede ayudar a diseñar diagramas de flujo para unir y reclutar más pacientes en ensayos clínicos, lo que, a su vez, aumentará la tasa de éxito del medicamento.

*Pharma’s Almanac (2022). Leveraging Big Data, Artificial Intelligence, and Machine Learning for Drug Discovery, Development, Manufacturing, and More. Disponible en: https://bit.ly/3hu48Kj

** i2e Consulting (2022). How Big Data Means Big Opportunities For Pharma Industry. Disponible en: https://bit.ly/3UWzgju