L’industria farmaceutica sta vivendo una trasformazione senza precedenti grazie all’adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI). L’AI sta rivoluzionando numerosi aspetti del settore, dalla ricerca e sviluppo alla produzione e distribuzione dei farmaci, garantendo maggiore efficienza, sicurezza e innovazione.

AI nella Ricerca e Sviluppo

Uno dei principali impieghi dell’AI riguarda la scoperta di nuovi farmaci. Gli algoritmi di machine learning analizzano enormi quantità di dati biologici e chimici, accelerando il processo di identificazione di nuove molecole con potenziale terapeutico. Questo approccio riduce il tempo e i costi della fase di sviluppo, migliorando il tasso di successo dei candidati farmaci.

Un altro ambito di applicazione è la sperimentazione clinica. L’AI può identificare i pazienti idonei per i trial clinici in base a criteri complessi, ottimizzando la selezione e migliorando la qualità dei risultati.

AI nelle Operations della Produzione Farmaceutica

Nella produzione, l’AI viene impiegata per ottimizzare i processi in combinazione con la Robot Process Automation (RPA), sistemi avanzati di Business Intelligence (BI) e altre tecnologie digitali. 

Questi strumenti consentono per esempio di:

• • Migliorare la qualità attraverso il monitoraggio in tempo reale e la predizione di eventuali deviazioni di processo.
  • Garantire la conformità agli standard Good Manufacturing Practice (GMP) e ai principi di Data Integrity, seguendo il modello ALCOA (Attributable, Legible, Contemporaneous, Original, Accurate).

• Ottimizzare la gestione del Batch Record digitalizzando la documentazione e riducendo gli errori manuali.

• Migliorare la Qualità e la Compliance attraverso la gestione delle deviazioni e delle azioni correttive e preventive (CAPA), analizzando dati storici per identificare le cause profonde dei problemi e suggerire soluzioni efficaci. 

• • Rendere la Formazione del personale più efficace attraverso sistemi di training personalizzati e simulazioni basate su realtà aumentata. 

• Migliorare i processi produttivi migliorando la gestione della supply chain e riducendo i tempi di fermo produttivo grazie alla manutenzione predittiva.

Come?  Il metodo RAG (Retrieval-Augmented Generation), per esempio, è un approccio avanzato all’intelligenza artificiale che combina il recupero di informazioni da una base di conoscenza con la generazione di testo. È particolarmente utile per sistemi di AI come chatbot, assistenti virtuali e strumenti di supporto decisionale, specialmente nel settore Pharma, dove è fondamentale accedere a informazioni affidabili e aggiornate.

Il metodo RAG è composto da due fasi principali:

1. Retrieval (Recupero delle informazioni)
   • Il modello cerca informazioni rilevanti in una base di dati o in un corpus di documenti originati da raw data inalterati e inalterabili.
   • Questo passaggio permette di integrare conoscenze aggiornate senza che il modello debba averle già imparate durante l’addestramento.
   • Gli algoritmi di ricerca possono essere basati su embedding (vettorizzazione dei testi) e database semantici per recuperare i documenti più pertinenti.
2. Generation (Generazione del testo)
   • Le informazioni recuperate vengono integrate in un modello di AI generativa.
   • Il modello utilizza queste informazioni per costruire una risposta contestualizzata e accurata. 
   • Questo riduce il rischio di allucinazioni (ovvero, risposte inventate dal modello) e migliora la qualità delle risposte.
   • L’accuratezza è aumentata dalla presenza del riferimento alle sorgenti di informazione.

Sfide e ostacoli nell’adozione dell’AI per le PMI del Pharma

Nonostante i benefici, le PMI del Pharma affrontano alcune difficoltà nell’adozione dell’AI:

• Costi di implementazione: Le soluzioni AI avanzate possono essere onerose, richiedendo investimenti significativi.
• Competenze tecniche: La mancanza di personale qualificato interno rappresenta un ostacolo per molte PMI.
• Regolamentazioni complesse: L’uso dell’AI deve rispettare le normative in ambito farmaceutico, come la compliance con AIFA, EMA, FDA e altre autorità.
• Sicurezza e privacy: La gestione di dati sensibili richiede misure di cybersecurity avanzate per prevenire violazioni.

Strategie per l’adozione dell’AI nelle PMI

Per superare questi ostacoli, le PMI possono adottare diverse strategie:

• Collaborazione con Operation /Innovation manager in modalità Fractional e/o Temporary per guidare i processi di implementazione di soluzioni AI e miglioramento continuo.
• Collaborazioni con startup e aziende tecnologiche per accedere a soluzioni AI innovative senza investimenti proibitivi.
• Implementazione graduale di soluzioni AI, iniziando da applicazioni a basso costo e ad alto impatto.
• Sfruttamento di incentivi e finanziamenti pubblici per supportare l’adozione di tecnologie digitali.

Conclusioni

L’AI rappresenta una leva strategica per le PMI del Pharma, consentendo loro di innovare e competere in un mercato sempre più complesso. Sebbene esistano sfide da affrontare, l’adozione intelligente di queste tecnologie può portare a significativi vantaggi in termini di efficienza, produttività e competitività. Ci sono percorsi e strategie che, con i giusti aiuti in termini di risorse manageriali, tecniche e finanziarie, rendono accessibili gli investimenti in AI e nuove tecnologie.