Estudos indicam um impacto crescente da IA Generativa no setor de biotecnologia e a importância da automação para acelerar o desenvolvimento de soluções. A UiPath lista pelo menos cinco maneiras pelas quais a IA combinada com automação pode contribuir para otimizar o fornecimento de ensaios clínicos.

A integração da ciência, tecnologia e saúde é antiga e amplamente reconhecida. Se não fosse pela ciência e pelo uso de recursos tecnológicos, a vacina contra a Covid-19 não teria sido desenvolvida em meses – um processo que normalmente levaria pelo menos uma década. O que ainda não podemos medir precisamente é quantas vidas poderiam ser positivamente impactadas pelo avanço da Inteligência Artificial (IA) combinada com automação no campo da saúde, mas existem indicações que nos dão uma ideia desses avanços.

Um estudo da consultoria Deloitte, “2024 Global Life Sciences Sector Outlook” , no capítulo “Extracting value from Generative AI and emerging Technologies”, destaca que até 2025, mais de 90% dos entrevistados dos setores de biotecnologia e medtech esperam que a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) tenha algum impacto em suas organizações. Eles concordam que "GenAI e outras tecnologias de IA, juntamente com ferramentas de transformação digital, estão preparadas para aprimorar a eficiência geral e a inovação de processos em muitas áreas da cadeia de valor das ciências da vida."

Um artigo publicado pela consultoria McKinsey, intitulado  “From bench to bedside: Transforming R&D labs through automation”, enfatiza a importância da automação nessa jornada que combina a tríade de ciência, tecnologia e saúde. Segundo o texto, as empresas farmacêuticas podem reduzir os custos de desenvolvimento em até 25% e acelerar a chegada de novos medicamentos ao mercado em mais de 500 dias ao utilizar um conjunto de tecnologias, especialmente a automação.

Segundo Edgar Garcia, vice-presidente da UiPath para a América Latina (NYSE: PATH), uma das principais empresas mundiais de automação empresarial e software de IA, a automação combinada com IA em empresas de saúde já é uma realidade em muitos países, e suas possibilidades de aplicação são numerosas. "Quando falamos sobre automação de processos combinada com IA, muitas pessoas ainda associam isso a setores como finanças, indústria ou seguros. No entanto, a tecnologia pode ser aplicada em muitas outras áreas e até em empresas de diferentes tamanhos, possibilitando, por exemplo, um banco de dados robusto e organizado que auxiliará na tomada de decisões. Na UiPath, estamos trabalhando para garantir que cada vez mais países e setores se beneficiem da automação e da GenAI", avalia ele.

De acordo com a UiPath, a automação combinada com IA pode acelerar os processos de fornecimento de ensaios clínicos, por exemplo, através de cinco possibilidades:

1. Coleta de dados: A automação pode capturar tanto os sinais vitais dos pacientes quanto informações específicas do processo para o estudo. Esses dados podem ser registrados eletronicamente com carimbos de data e hora, em um formato validado e auditável.
2. Identificação de outliers: A captura de dados em tempo real permite a notificação imediata de qualquer participante que possa ser um outlier do ponto de vista dos dados. Outliers podem ser contatados precocemente no processo para corrigir, por exemplo, quaisquer problemas na execução do protocolo que estejam causando anomalias nos dados e eliminar a perda de um participante do ensaio devido a erros na execução no local e/ou administração.
3. Agregação de dados clínicos: A automação pode garantir que os dados sejam rastreados, validados e agregados em um repositório central em intervalos regulares para garantir transparência e disponibilidade para análise oportuna.
4. Ensaios clínicos descentralizados: Dadas as complexidades em torno da transmissão de dados, a automação habilitada por IA pode imputar, padronizar e agregar as vastas quantidades de dados acumulados de um dispositivo ou sensor. Alertas e fluxos de trabalho também podem ser automatizados e incluir, quando necessário, intervenção humana no processo para garantir notificação em tempo real aos pesquisadores para qualquer cenário de exceção.
5. Ensaios clínicos adaptativos: A automação pode ajudar os pesquisadores a agregar, validar e analisar os dados do ensaio para identificar padrões que possam permitir, por exemplo, ajustes na dosagem de acordo com o protocolo para considerar níveis de eficácia melhorados para grupos de pacientes e/ou biomarcadores específicos.

Segundo um White Paper produzido pela UiPath intitulado “Intelligent automation in life sciences R&D - Accelerating time to market for life-saving therapies”, estimativas iniciais indicam uma economia de 10 a 20 semanas no tempo de preparação de documentos. Por exemplo, prevê-se uma aceleração entre US$70 milhões e US$420 milhões em receita para a indústria farmacêutica.

"Estamos falando sobre economizar recursos valiosos, não apenas dinheiro, mas principalmente tempo, que é fundamental para salvar vidas," enfatiza Garcia.