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España

INDUSTRIA FARMACÉUTICA

La ciencia de datos acelera el desarrollo de tratamientos contra el cáncer que pueden salvar vidas


El desafío

Las expectativas en el desarrollo farmacológico para la oncología son elevadas: el proceso es costoso, la competencia es feroz y la misión (salvar vidas) es crucial. Una importante compañía farmacéutica quería mejorar su proceso manual para conducir ensayos clínicos de sus fármacos para el cáncer. La compañía quería reducir el tiempo que le llevaba realizar los ensayos clínicos para los fármacos del cáncer a la vez que hacía más eficaz y seguros los procedimientos de desarrollo de fármacos para los pacientes. Confiaron en Cognizant para este proyecto por nuestro conocimiento de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA), así como por nuestra gran experiencia en el sector farmacéutico.


Nuestro enfoque

Nuestro objetivo general era utilizar la IA para mejorar la toma de decisiones en las fases de ensayo clínico del desarrollo de fármacos de oncología. La IA mejora el proceso de seleccionar candidatos para determinados fármacos recopilando pruebas de la eficacia de los fármacos según la estructura química y cómo responde el tejido corporal determinado.

Trabajamos codo con codo con el departamento de comercialización y desarrollo farmacéutico de la compañía para crear un proceso automatizado para el análisis de datos en los ensayos clínicos. La potencia de la IA nos ayuda a predecir reacciones adversas a los fármacos, no sólo para que el proceso sea más seguro y rápido, sino para ayudar a simplificar el proceso de aprobación normativa.

 

La IA y la ciencia de datos mejoran los procesos de ensayo clínico

El proyecto es parte de una investigación en curso y una iniciativa de desarrollo, con cada fase produciendo activos que se pueden volver a utilizar como casos prácticos para futuros problemas de investigación. Este conocimiento proporciona recomendaciones para mejorar el proceso de captura de datos en otros ensayos.

El uso de la IA y la ciencia de datos ayuda a reducir los tiempos de los ensayos clínicos a tres o cuatro años y recorta el coste por paciente mientras mejora la seguridad y produce activos reutilizables y conocimiento técnico que se puede usar en futuras iniciativas.

3–4 años

reducción en ensayos clínicos de oncología

8% a 10%

ahorro en costes por paciente

habilitado por la IA

despliegue de métodos de próxima generación de evaluación de candidatos para fármacos


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