La IA y el machine learning también son esenciales en la producción y distribución de fármacos

Uno de los grandes hitos de la inteligencia artificial en salud es su uso en investigación. Por una parte, gracias la misma es posible hacer los ensayos clínicos más eficaces y seguros con un menor coste que permita lograr moléculas en un menor tiempo de una forma más accesible. Pero además, permite unir datos para lograr mejorar la investigación en ámbitos como las enfermedades raras. No es de extrañar que sean varias las compañías farmacéuticas que han hecho una gran apuesta en torno a la inteligencia artificial. Aunque en realidad, esta tecnología tiene mucho que aportar no solo a las fases de investigación de nuevas moléculas, también a la producción y distribución de fármacos. Gracias a estas innovaciones, como el uso del machine learning o la inteligencia artificial, se podría incrementar un 20 por ciento el rendimiento en la producción de medicinas y vacunas. Además, son una herramienta de gran valor para la estimación de la demanda de materias primas y medicamentos, así como para identificar y reducir el impacto de las posibles variaciones en la cadena de suministro. Así lo ha dejado patente la compañía Pfizer en una nueva edición de ‘Esto es ciencia, no ficción’, celebrada en planta de San Sebastián de los Reyes, una de las pocas plantas de su categoría que existen en España, dedicada a la producción y acondicionamiento de medicamentos estériles liofilizados de alta complejidad y el único centro de Pfizer en el mundo que suministra tratamientos para hemofilia A y B, que llegan a más de 17.000 pacientes en más de 70 países.

Un complejo proceso de producción

Durante la misma, José Luis González, director de la cadena de suministro de Pfizer España y Portugal, ha señalado que, de forma aproximada, “desde que empezamos a fabricar un medicamento hasta que llega al paciente pasan en torno a 2 meses”.  Pero antes de pasar por todo ese proceso, es necesario hacer una recopilación de la información a la inversa, empezando por las necesidades de los pacientes, para poder estimar la cantidad de principio activo que es necesario generar para cubrir la demanda de un fármaco. “Se trata de un proceso muy complejo”, insistía el experto, que necesita de una gran cantidad de datos en cuanto  posibles previsiones de demanda, temperatura de creación,  almacenamiento, etc.. Todo ello unido a “leyes del medicamento, normativas europeas, etc.”. Pero “gracias a la tecnología y la ciencia somos capaces de gestionar esta complejidad”. No obstante, cabe recordar que Pfizer cuenta con 37 centros de producción en todo el mundo desde donde se distribuyen más de 700 medicamentos y vacunas. Más de 50.000 millones de dosis que llegan a más de 180 países.

El impacto de la IA

Al respecto de esta gestión intervenía el director director senior de Inteligencia de Red de la Cadena de Suministro Global de Pfizer, Abhimanyu Chitoshia. “Los datos son los cimientos sobre los que se basa toda la innovación, para estimar las necesidades de los pacientes”. Según el experto, la cadena de suministro de Pfizer genera varios petabytes de datos, es decir, miles de trillones de datos, que son la base de todo el trabajo. “Todos esos datos salen del plan de ejecución cadena seguimiento en Pfizer, toda la información tiene que estar disponible y llegar en su tiempo”. Para optimizar el uso de los datos se combinan tres tipos de análisis, el descriptivo, que nos permite tener una visión en tiempo real de las métricas e indicadores de desempeño clave, el predictivo, que permite anticipar posibles eventos y el prescriptivo, que nos ayuda a tomar decisiones, lo que mejora la capacidad de reacción de la compañía. Así, como ejemplos, el experto explicaba que se utilizaba tecnología como los gemelos digitales para hacer replicas de posibles situaciones y prever cómo actuar en cada caso. Otro caso es la técnica Monte Carlo, que se utiliza para simular puntos de muestreo. Por ejemplo, se utiliza para estimar qué pasaría  si aumentara la producción o disminuyera la demanda, y así predecir el impacto en la cadena de suministro. De la misma forma se utilizan técnicas de optimización, que gracias a los datos de la IA permiten el mejor equilibrio en la cadena de producción.

Calidad y seguridad de los procesos

Por último, Ana Maqueda, directora de la Planta Biotecnológica de Pfizer en San Sebastián de los Reyes, ha hablado de la importancia de controlar en todo momento la calidad y seguridad de los procesos, utilizando como ejemplo la propia Planta Biotecnológica, una de las pocas de su categoría que existen en España y un activo de gran valor para Pfizer a nivel global. “Nuestro caso la responsabilidad es enorme porque nuestros medicamentos van dirigidos específicamente a personas concretas y tenemos que lograr que lleguen hasta ellos cumpliendo con todos los requisitos de seguridad y calidad. Esto nos exige llevar un control constante y exhaustivo de todas las etapas del proceso, pero estamos muy orgullosos de poder decir que podemos hacer llegar nuestros medicamentos a cualquier parte del mundo en 48 horas”