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Home » L’AI già nel cuore del Pharma ma servono budget e competenze
Salute

L’AI già nel cuore del Pharma ma servono budget e competenze

Sala StampaDi Sala StampaSettembre 15, 20263 min di lettura
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L’AI già nel cuore del Pharma  ma servono budget e competenze

Quasi 8 aziende farmaceutiche su 10 considerano ormai l’Intelligenza artificiale una priorità strategica per migliorare il coinvolgimento dei professionisti sanitari mentre in circa la metà l’AI entra appieno nei processi di scoperta di nuovi farmaci e nelle sperimentazioni cliniche. E se guardiamo all’AI generativa, crescono sia l’uso delle piattaforme di mercato – come ChatGPT, Copilot e Gemini – con account aziendale, sia le soluzioni sviluppate per la singola azienda che passano dal 36% al 76%.

Domande di approfondimento generate da 24Ore AI

Serve un budget ad hoc

A certificare una maggiore maturità nell’approccio all’innovazione digitale tra i protagonisti del Pharma è l’ultima ricerca dell’Osservatorio Life Science Innovation del Politecnico di Milano, che sarà presentata il 16 settembre nel capoluogo meneghino durante il convegno “AI e digitale nel Life Science: la creazione di valore oltre la sperimentazione”. Ma l’evoluzione fotografata dall’indagine deve ancora consolidarsi tenendo conto di una serie di criticità. Innanzitutto, la presenza di un budget centralizzato specifico ancora limitata a meno di un terzo delle aziende (27%) mentre nel 50% dei casi non è previsto alcun budget dedicato. Un fattore di debolezza: «Premesso che le tecnologie digitali e l’AI in particolare sono sempre più integrate e regolate nell’ecosistema Life Science, occorre però far sì che le risorse siano definite in un budget specifico e non “annegate” tra le diverse spese che una funzione aziendale ha a disposizione», commenta la direttrice dell’Osservatorio, Chiara Sgarbossa.

Formazione da personalizzare

Altro tema su cui lavorare sono le competenze: se l’83% delle aziende ha formato i dipendenti sulle opportunità dell’AI e sull’utilizzo della Generative AI, nella maggior parte dei casi questo “addestramento” coinvolge solo alcuni ruoli ed è poco personalizzato. Inoltre, resta limitata (24%) la collaborazione delle imprese del Pharma con il settore pubblico nello sviluppo di soluzioni digitali. Elementi che tra luci e ombre l’Osservatorio ha inserito in una griglia di “maturità”, costruita con le stesse aziende e con Farmindustria, e che declina il rapporto tra farmaceutiche e innovazione digitale in 5 aree: strategia, cultura e competenze; governance del digitale e dell’AI; digitale per i trial clinici; innovazione digitale nella relazione tra Pharma e medici; servizi “beyond the pill”, dai database di Real World Evidence alle nuove terapie digitali.

Balzo dell’AI “dedicata”

Come detto, per le aziende farmaceutiche l’AI è oggi una priorità d’investimento: il 78% la considera strategica per rafforzare l’engagement dei professionisti sanitari e il 48% per supportare la scoperta di nuovi farmaci così come (56%) la raccolta Real World Data. Più contenuto il “peso” di altri ambiti: dati sintetici (37%), “in silico” trial (30%), terapie digitali (26%) e App e sensori per la salute (11%). Tra le barriere all’innovazione, ci sono la difficoltà dichiarata di quantificare i benefici degli investimenti (52%), la carenza di competenze adeguate (52%) e la normativa complessa (48%). Cresce però l’uso responsabile dell’AI: quasi la metà delle aziende (48%) ha introdotto policy globali per un impiego etico dell’Intelligenza artificiale, che sono anche adattate a livello globale per un altro 40%. Il balzo al 76% nella diffusione di soluzioni AI-dedicate è colto come uno dei principali segnali di maturità, in un’ottica di sicurezza e gestione dei dati.

Ricerca, AI “in progress”

Quanto alla digitalizzazione nei trial, il 64% delle aziende si colloca ancora su un “livello 2” (su quattro complessivi) di maturità digitale mentre resta di frontiera la generazione di dati sintetici e la costruzione di bracci sintetici di controllo, adottata dal 20% delle aziende. Si conferma invece il dato del 70% nell’uso dell’AI per la ricerca e l’analisi di letteratura scientifica mentre circa la metà delle aziende con l’AI progetta gli studi.

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