El avance y constante evolución de las nuevas tecnologías está configurando un escenario prometedor y esperanzador para el sector de la salud. Nos encontramos ante una oportunidad histórica para repensar la manera en la que investigamos, desarrollamos y ponemos a disposición de los pacientes soluciones terapéuticas más eficaces, seguras y personalizadas que respondan a sus necesidades médicas no cubiertas. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías emergentes no son meras herramientas de apoyo, sino verdaderos catalizadores de una nueva era en investigación.
En AbbVie somos conscientes del valor y la responsabilidad que conlleva formar parte de este sector. Por ello, desde hace años, promovemos iniciativas orientadas no solo a adaptarnos a los cambios tecnológicos, sino a anticiparnos a las necesidades de la sociedad. En este sentido, venimos aplicando nuevas tecnologías como la IA, el machine learning (ML) o los large language models (LLM) en la I+D, lo que está demostrando un enorme potencial.
Estas herramientas nos permiten optimizar el diseño de fármacos, analizar grandes volúmenes de datos biológicos y acelerar la identificación de nuevas dianas terapéuticas. Nos ayudan, por tanto, a hacer mejor lo que llevamos décadas haciendo, pero de una forma mucho más eficiente y precisa.
En este sentido, nuestra principal ambición al aplicar estas nuevas tecnologías y procesos innovadores -y en la que estamos trabajando arduamente para alcanzar lo antes posible-, es la reducción a la mitad del tiempo necesario para desarrollar nuevos tratamientos. Hoy en día, este periodo puede dilatarse hasta 10 y 15 años, suponiendo un importante reto tanto para los sistemas sanitarios como, sobre todo, para los pacientes que esperan nuevas opciones terapéuticas.
“Nuestra principal ambición al aplicar las nuevas tecnologías y procesos innovadores es la reducción a la mitad del tiempo necesario para desarrollar nuevos tratamientos”
Con este objetivo, desde la compañía hemos puesto en marcha diversas iniciativas de investigación. En concreto, contamos con AbbVie R&D Convergence Hub (ARCH), una plataforma que permite la extracción y procesamiento de datos a gran escala para avanzar en el descubrimiento de fármacos mediante la IA. ARCH agrupa e interpreta datos de diversas fuentes y, gracias a ello, podemos procesar información de ensayos clínicos, genomas, publicaciones científicas y bases de datos públicas.
Hasta la fecha, la plataforma ha generado aproximadamente más de 1.700 millones de gráficos de conocimiento que hace que pueda extraerse información en cuestión de minutos. Esto permite cambiar la forma en la que trabajan los equipos de I+D+i, haciéndolo más rápido y de manera más eficiente desde el diseño de ensayos clínicos hasta acelerar la disponibilidad de nuevos fármacos.
El impacto de estas tecnologías ya es visible en proyectos concretos desarrollados por AbbVie en nuestro país. El ML está presente por ejemplo en iniciativas como DELIST, un estudio multicéntrico nacional en el que han colaborado investigadores externos mediante un ensayo clínico randomizado (ECR). El estudio permite identificar variables predictivas que ayuden a detectar personas con párkinson que, a su vez, podrían ser candidatos a terapias avanzadas con dispositivos (DAT). También en RAISE-UP, un proyecto en reumatología que analiza, a través del uso de la IA, factores predictivos asociados con la remisión en artritis reumatoide, mediante el aprendizaje automático en los registros médicos electrónicos.
En algunos casos, la aplicación de estas herramientas ya ha dado lugar a publicaciones científicas, como el estudio LiverTAI, en el que se emplearon técnicas de machine learning y procesamiento del lenguaje natural para identificar factores potencialmente asociados con la infección por el virus de la hepatitis C en la población española. Estos avances demuestran que el análisis de datos a gran escala no solo acelera los resultados, sino que mejora su calidad y relevancia clínica.
En especial, uno de los ámbitos en el que las nuevas tecnologías están demostrando un mayor potencial transformador son los ensayos clínicos. Es en este punto donde convergen tres pilares fundamentales: el conocimiento científico, las nuevas tecnologías y las personas. Son los profesionales sanitarios, investigadores y expertos multidisciplinares quienes, con su experiencia y criterio, amplifican el valor de estas herramientas y garantizan su aplicación responsable al servicio de los pacientes.
No obstante, la incorporación de la IA en el sector salud también plantea retos relevantes. Entre ellos destacan la integración de estas tecnologías en procesos tradicionalmente establecidos, la gestión de grandes volúmenes de datos y la necesidad de nuevos perfiles profesionales que combinen conocimientos en medicina, biología e inteligencia artificial. Afrontar estos desafíos con rigor y visión a largo plazo es esencial para consolidar un enfoque basado en la innovación.
En definitiva, la incorporación de la tecnología de vanguardia representa un paso decisivo hacia un modelo de innovación más ágil, preciso y centrado en las personas. Esta apuesta por la evolución constante y la colaboración entre ciencia y tecnología es lo que nos permite seguir generando valor para los pacientes y contribuir, de forma sostenible, al progreso del sistema sanitario.
*José Álvarez-Ude es director de Business Technology Solutions de AbbVie España.
