03 de fev 2025
Inteligência artificial generativa promete transformar o desenvolvimento de medicamentos
A inteligência artificial já é vital na medicina, melhorando diagnósticos e procedimentos. Estudo do Fórum Econômico Mundial destaca a GenAI para acelerar ensaios clínicos. Desenvolvimento de medicamentos leva de 8 a 12 anos e custa cerca de US$ 2,5 bilhões. GenAI otimiza estruturação e recrutamento, reduzindo custos e aumentando eficiência. A tecnologia promete revolucionar a retenção de pacientes e a análise de dados clínicos.
Os aplicativos de inteligência artificial DeepSeek e ChatGPT (Foto: Yuriko Nakao/Getty Images)
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A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma ferramenta valiosa na medicina, com aplicações que vão desde a interpretação de imagens médicas até a robótica cirúrgica. Sua presença nos hospitais tem facilitado a análise de dados clínicos e auxiliado médicos na triagem de casos, além de otimizar a administração hospitalar. A IA generativa surge como uma inovação promissora, especialmente nos ensaios clínicos para o desenvolvimento de novos medicamentos, conforme aponta um estudo do Fórum Econômico Mundial.
O processo de desenvolvimento de medicamentos é longo e custoso, levando de oito a doze anos e consumindo cerca de US$ 2,5 bilhões. A fase dos ensaios clínicos é crítica, com uma taxa de falha de até 90%. A GenAI pode transformar essa realidade, tornando a estruturação dos ensaios mais eficiente e menos suscetível a erros, utilizando dados não estruturados e evidências do mundo real para criar projetos mais econômicos e rápidos.
O recrutamento de pacientes, que representa cerca de 40% do custo dos ensaios, é um desafio significativo. A IA generativa pode analisar dados em tempo real para identificar regiões com potencial para formar grupos adequados de pacientes. Além disso, a GenAI ajuda a reter participantes, prevendo riscos de abandono e desenvolvendo estratégias personalizadas para engajamento.
A crescente complexidade dos dados dos ensaios exige técnicas analíticas robustas. A IA automatiza tarefas como limpeza de dados e programação estatística, reduzindo erros e acelerando decisões. O potencial da IA generativa no desenvolvimento de medicamentos é vasto, e sua implementação gradual depende da superação de desafios como o compartilhamento de dados médicos e a capacitação da força de trabalho.
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