Hoy te hablaremos sobre 6 aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica donde los datos analizados con IA le darán el impulso necesario a la industria. 

También debemos tener en cuenta una combinación de datos históricos y en tiempo real obtenidos a partir de sensores conectados, investigación, desarrollo de procesos, análisis y aplicaciones de productos, materias primas, de marketing y ventas, y otras informaciones operativas al aplicar la IA en éste sector.

La toma de decisiones, la automatización y el control basados en algoritmos de IA que trabajan con estos datos tendrán un impacto masivo en áreas como: investigación y desarrollo, producción y cadena de suministro.

En este artículo sabrás por qué las 6 aplicaciones de la IA en la industria de fármacos es tan útil y cada vez más aumenta la demanda por las empresas para mejorar los tiempos de producción y reducir sus costos.

La inteligencia artificial en la industria farmacéutica ya está transformándo el sector

El sector farmacéutico no está al margen de la clara tendencia a la digitalización que existe en la industria. Si analizamos el estudio “Prioridades digitales 2022”, de Multiplica, encontramos hechos como que:

• • El 53% de las empresas ha incrementado su presupuesto para digitalización en 2022.

• • Por otra parte, el 26% va a mantener el mismo, y el 21% va a invertir menos cantidad.

Además, esta inversión se destinará prioritariamente a la integración de datos y la generación de modelos para la toma de decisiones y obtener modelos predictivos.

A continuación te presentamos las 6 aplicaciones de la IA implementadas en la industria farmacéutica.

1.- Optimización del proceso de liofilizado

La liofilización es la mejor tecnología de secado en cuanto a la calidad del producto final, pero es un método costoso.

Se basa en diferentes parámetros, como el tiempo de secado, la presión, el espesor de la muestra, la temperatura de la cámara y de la muestra, la humedad relativa, la composición del producto a secar, etc.

Esta complejidad hace que se necesite un conjunto de ensayos de prueba y error para determinar la “receta” del proceso para cada producto a liofilizar.

La inteligencia artificial permite establecer patrones de comportamiento del proceso para diferentes productos, permitiendo así conocer qué valores de los parámetros se pueden optimizar.

La inteligencia artificial aporta al proceso de liofilizado:

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• Reducir el tiempo global de proceso, mejorando la productividad del equipo.
• Disminuir el consumo energético, especialmente en el proceso de congelación y el de sublimación.
• Dar soporte a la determinación de la “receta” óptima de liofilización para nuevos productos.

2.- Mantenimiento predictivo de máquinas de embalaje, empaque y envase

El mantenimiento predictivo permite monitorear las partes más importantes de estos equipos y facilitar la creación de modelos a medida con el fin de mejorar la productividad.

Con la IA, podemos controlar las principales características mecánicas, que son críticas para el funcionamiento de las máquinas, incluyendo parámetros como la velocidad y la aceleración.

Si estas características quedan por fuera de los umbrales de rendimiento o normalidad, los algoritmos lo reconocen y toman la acción apropiada.

Disponer de sistemas de mantenimiento predictivo permite:

•  
• Predecir y agilizar el mantenimiento de los equipos, al conocer en tiempo real su estado.
• Prevenir reparaciones de emergencia y paradas no planificadas, prescribiendo acciones a realizar en base a la detección de problemas potenciales.
• Mejorar la productividad, al ahorrar tiempo y recursos.
• Reducir el consumo energético, ahorrando dinero y mejorando la sostenibilidad de la empresa.

3.- Optimización de parámetros para microcápsulas

El proceso de microencapsulación permite contener principios activos de muchos fármacos para, posteriormente, ser liberados en el organismo del paciente por rotura o degradación de la cápsula.

En base al uso del producto final, la fuerza que se prevea aplicar para la rotura de la microcápsula, o la velocidad que busquemos de degradación, varían las condiciones y la composición del recubrimiento de la microcápsula.

Con la inteligencia artificial es posible simplificar el proceso de análisis para determinar los parámetros óptimos del recubrimiento de las microcápsulas en cada aplicación concreta.

El sistema ayuda a los departamentos de I+D+i a reducir tanto el tiempo como el número de pruebas experimentales necesarias para obtener el resultado esperado. Optimizando la productividad y acelerando el time-to-market.

4.- Reducción consumo energético en procesos de secado 

Sin duda el coste energético es uno de los más importantes, especialmente en los procesos de secado y evaporación.

El aumento continuado de los costes de la electricidad, así como la variabilidad de los precios por tramos horarios, han provocado que la optimización de todo proceso de alto consumo energético sea cada vez más imprescindible.

Con inteligencia artificial se puede generar un gemelo digital que analiza los datos del proceso y entorno para conocer qué parámetros pueden ser modificados para reducir el consumo energético, garantizando siempre la calidad del producto.

La inteligencia artificial aporta a la reducción del consumo energético:

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• Reducción del coste energético, optimizando el proceso de secado en base a las características ambientales y del producto.
• Disminuir las emisiones de CO2. Mejorando nuestro proceso y con una reducción del consumo de energía, nuestra huella de CO2 también se beneficiará.

5.- Tensión superficial mediante imágenes 

Conocer la tensión superficial de una solución líquida es un punto clave para muchos procesos químicos.

El tradicional método de la gota colgante requiere actualmente de tensiómetros ópticos de un alto coste y bajo unas condiciones de uso muy estrictas.

La Visión Artificial y el uso de algoritmos de Deep Learning genera un sistema capaz de reconocer la forma de la gota, así como su volumen, a partir de una imagen capturada con un dispositivo “simple”. Con ello, calcula su tensión superficial.

La inteligencia artificial aporta al cálculo de la tensión superficial a partir de imágenes: 

• Disponer de los datos de tensión superficial, en entornos más sencillos sin necesidad de equipos costosos.
• Realización de controles más ágiles y rápidos.
• Posibilidad de externalizar el servicio sin la necesidad del envío de una muestra de la solución, basta simplemente con una imagen.

6.- Generación de nuevas formulaciones 

El desarrollo de nuevas formulaciones es uno de los procesos más costosos y complejos en toda la industria química, pero también de los que aportan un mayor valor.

Conocer o prever el comportamientos de los diferentes principios activos o excipientes es altamente complejo, y el enorme número de factores que influyen hace que necesite un enfoque creativo.

Con inteligencia artificial es posible determinar patrones ocultos que ayuden a los departamentos de I+D+i a proponer nuevas formulaciones, reducir el tiempo de pruebas y acotar el número de ensayos experimentales.

La inteligencia artificial aporta a la generación de nuevas formulaciones:

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• Los algoritmos pueden simular el comportamiento de una nueva formulación y reducir el tiempo de experimentación.
• Generación de nuevo conocimiento de forma más rápida, para su posterior validación por un equipo humano

Estas 6 aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica son una muestra evidente del valor actual y del devenir de esta tecnología en el sector. Sin duda, existen muchas más y en el futuro irán surgiendo más y más.

En Datision conocemos bien las tendencias del momento relacionadas con la IA, Big Data y mantenimiento predictivo, de las industrias, pymes y empresas pequeñas. 

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