O setor de ciências da vida tem investido fortemente em inteligência artificial (IA), com empresas como Pfizer e Moderna liderando essa transformação. Em 2023, a Pfizer lançou uma plataforma interna de IA generativa, projetada para gerar entre R$ 750 milhões e R$ 1 bilhão em valor. A Moderna, por sua vez, firmou parceria com a […]
O setor de ciências da vida tem investido fortemente em inteligência artificial (IA), com empresas como Pfizer e Moderna liderando essa transformação. Em 2023, a Pfizer lançou uma plataforma interna de IA generativa, projetada para gerar entre R$ 750 milhões e R$ 1 bilhão em valor. A Moderna, por sua vez, firmou parceria com a OpenAI em abril de 2024, implementando o ChatGPT Enterprise em diversas funções de negócios, desde a área legal até a pesquisa. A Merck KGaA e a Exscientia também estão explorando a IA para descoberta e desenvolvimento de medicamentos, com a última colaborando com a Amazon Web Services (AWS) para integrar design de medicamentos com automação de laboratórios.
Um desafio comum enfrentado por organizações de ciências da vida é a dificuldade em acessar dados dispersos. Dan Sheeran, da AWS, destaca que, apesar da abundância de dados, muitos não conseguem encontrá-los. A solução envolve aplicar metadados e desenvolver ferramentas de busca que imitem a facilidade de um motor de busca. Mahmood Majeed, da ZS, ressalta que conectar dados permite decisões mais integradas, citando o exemplo da Sanofi, que reduziu processos de pesquisa de semanas para horas, aumentando a identificação de alvos terapêuticos em até 30%.
A personalização das experiências também se beneficia da conexão de dados, permitindo que as empresas adaptem interações com provedores de saúde. Modelos tradicionais de aprendizado de máquina têm limitações em comparação com modelos de IA generativa, que oferecem insights mais contextualizados. Além disso, a automação de marketing, que costumava levar semanas, agora pode ser realizada em minutos com IA generativa, reduzindo custos e aumentando a competitividade.
Por fim, a capacidade da IA de gerar insights e propriedade intelectual é vista como uma grande promessa para acelerar a descoberta de medicamentos. Sheeran menciona a existência de cerca de seis categorias principais de modelos biológicos, cada uma com múltiplos modelos em desenvolvimento. A diferenciação no setor depende de como as organizações equilibram escopo, escala e velocidade, com um foco crescente na colaboração humano-IA. Majeed enfatiza que o sucesso depende da capacidade de aprender rapidamente e ajustar estratégias, enquanto a fluência em tecnologia é essencial para maximizar o uso da IA.
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