Inteligencia artificial y la vacunación contra la covid
Ha sido todo un récord. Después de 41 días identificando, aislando y secuenciando el virus Covid-19, la farmacéutica Moderna* presentó su vacuna candidata. Por si fuera poco, la compañía hizo todo esto en enero y febrero de 2020 – un mes antes de que empezaran los cierres en la mayor parte del mundo.(1)
Esto se logró gracias a una mezcla de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y análisis avanzados. ¿Pero por qué no debería sorprendernos?
La tendencia de IA en biotecnología lleva décadas en desarrollo
El concepto de IA está ahí desde hace siglos, pero no consiguió suficiente tracción hasta que Alan Turing tuvo la idea de emplear ordenadores capaces de generar comportamientos inteligentes y pensamiento crítico. Desde entonces, ha ido avanzando gradualmente hasta formar algoritmos cada vez más complejos como ML (‘Machine Learning’, o aprendizaje automático de las máquinas), DL (‘Deep Learning’, o aprendizaje profundo) y reconocimiento de imágenes. A pesar de que entre 1970 y 2000, se dispuso de muy poca financiación para la IA, la colaboración entre los pioneros en el terreno continuó y aumentó especialmente en Inteligencia Artificial en Medicina (AIM, por sus siglas en inglés). En ese punto, la IA ya estaba lo suficientemente avanzada como para que los médicos pudieran compartir información sobre enfermedades concretas, sus posibles causas e información sobre pacientes, y varios sistemas como CASNET o MYCIN eran capaces de generar una recomendación de cuál era el tratamiento adecuado. (2)
Después, en 2003, por primera vez, se secuenció el genoma humano. Supuso un logro increíble y fueron necesarios 13 años y 3.000 millones de dólares para conseguirlo.(3) Si nos trasladamos a 2021, lograr este mismo proceso cuesta ahora menos de 1.000 dólares.
El ritmo de avance tecnológico que estamos contemplando en biotecnología es asombroso. Un efecto colateral de esto ha sido una explosión de los datos en esta área. Ha llegado a un nivel en el que la IA y algoritmos avanzados se necesitan para continuar este increíble progreso científico.
La IA está haciendo que lo extraordinario parezca casi normal
La IA se está empleando ampliamente en biotecnología. Según Genetic Engineering & Biotechnology News, ya se está utilizando para "identificación de fármacos personalizados, cribado de fármacos, cribado de imágenes y modelización predictiva. También se está empleando para analizar literatura científica y gestionar las enormes cantidades de datos de ensayos clínicos críticos que se producen ahora".(4)
La IA se ha convertido en una valiosa materia prima
La IA se necesita para ayudar a descubrir nuevos medicamentos más rápido que nunca. Está proporcionando un impulso al sector biotecnológico al ser capaz de procesar datos y simular resultados a una velocidad asombrosa.
El desarrollo de fármacos, que antes requería décadas, puede acortarse drásticamente. Podrían ahorrarse miles de millones en ensayos clínicos a través de simulaciones virtuales.
Lo que consigue la IA es hacer un mejor uso de los datos del paciente. Es capaz de simular interacciones químicas y pronosticar cómo reaccionarán los pacientes basándose en su genoma y su historial médico. Está proporcionando a la comunidad médica una ventaja real en la lucha contra muchas enfermedades que todavía afligen a la raza humana.
La IA necesita datos
Actualmente, se dan las condiciones adecuadas para que la IA pueda desarrollar todo su potencial, gracias a la enorme cantidad de datos disponible.
Según la investigación realizada por IDC, la generación anual de datos en todo el mundo aumentará desde los 33 zetabytes en 2018 a 275 zetabytes en 2025. Para poner esta cifra en perspectiva, se tardaría 1.800 millones de años en descargar 275 zetabytes con una conexión a internet de alta velocidad normal.(9)
Esta enorme cantidad de datos es la razón por la que la IA está avanzando tanto y por la que el sector tecnológico la está incorporando. La información sobre el paciente, incluyendo información genética y registros electrónicos de salud sobre historiales médicos, puede emplearse para nuevas aplicaciones en medicina, que antes eran imposibles. Un ejemplo son los tratamientos personalizados.
Tratamientos personalizados y a medida
Los avances más importantes que veremos en tratamientos médicos serán probablemente la personalización y la precisión. Para ello, la IA jugará un papel clave.
Si la medicación puede ajustarse a las condiciones genéticas y de salud del paciente, los efectos secundarios podrían reducirse drásticamente y el tratamiento sería más eficaz. Esto podría traer aparejados enormes beneficios para los pacientes que sufren enfermedades como el VIH. Ya no habría que administrar cócteles de fármacos impredecibles y destructivos, lo que mejoraría la calidad de vida del paciente y sus oportunidades de supervivencia.
Compañías como Johnson & Johnson* y Pfizer* ya están empleando IBM Watson para analizar los datos del paciente y recomendar las mejores opciones de tratamiento.(10)
En el terreno de la oncología, IBM Watson es capaz de analizar el significado y el contexto de datos estructurados y no estructurados en notas e informes clínicos que puedan ser importantes para seleccionar el tratamiento adecuado. Combinando datos del archivo de un paciente con experiencia clínica, investigación y datos externos, se puede seleccionar el mejor tratamiento para el paciente.(11)
IBM también ha lanzado Medical Sieve, un asistente médico cognitivo con capacidades de razonamiento analítico y una gama de conocimientos clínicos. Se está empleando en la toma de decisiones clínicas en radiología y cardiología y puede analizar las imágenes radiológicas para detectar problemas de forma más rápida y fiable.(12)
La medicina personalizada y de precisión necesitará un montón de tecnologías disruptivas para funcionar a una escala práctica y con eficiencia de costes. El boom de los datos en la era de la información, aparejado con los avances realizados en la IA, podría cambiar las reglas del juego.
La IA está haciéndose presente en la biotecnología, en formas que eran inimaginables hace una década. Y se trata sólo del principio. El potencial de inversión, por tanto, es inmenso.
Allianz Global Artificial Intelligence
La Inteligencia Artificial lleva años transformando nuestras vidas y revolucionando sectores enteros, pero aún estamos al principio de lo que será una tendencia estructural. Nuestro fondo Allianz Global Artificial Intelligence ofrece a los inversores exposición global y diversificada al tema la Inteligencia Artificial. Está construido para ser mucho más que un fondo tecnológico.
El fondo invierte en compañías de todos los tamaños. Sin embargo, nuestro foco está principalmente en valores de capitalización mediana y grande y no en compañías de mega-capitalización. Lo más importante es que estamos invirtiendo en toda la cadena de valor, desde compañías tecnológicas que desarrollan infraestructuras y hacen posible aplicar la IA, hasta empresas de muchos sectores e industrias tradicionales que adoptan la IA en sus productos, soluciones y procesos de negocio. En el futuro, la Inteligencia Artificial transformará todos los sectores y por eso presenta una gran diversidad de oportunidades de inversión para aquellos que tengan el conocimiento y la experiencia adecuados.
Nuestro equipo gestor tiene su sede en San Francisco, lo que les proporciona un acceso único a muchos de los principales actores en esta área. Mantienen un constante diálogo con las empresas establecidas y las start-ups, además de una mejor comprensión de cómo se desarrolla y prolifera la IA. Con una comprensión completa de la tecnología subyacente y de las empresas, nuestro equipo está más preparado para entender las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial en todas las áreas de la economía global.
* Esto no es ninguna recomendación o incitación a comprar o vender ningún valor en particular. Un valor mostrado como ejemplo más arriba no será necesariamente incluido en la cartera al momento de publicarse este documento o en un momento posterior.
Fuentes
- Kelly, M. (2020, November 24). Lessons from Moderna: Leverage the Power of Artificial Intelligence. Stern Speakers. https://sternspeakers.com/news/ lessons-from-moderna-leverage-the-power-of-artificial-intelligence/
- https://www.giejournal.org/article/S0016-5107(20)34466-7/pdf
- Vella, H. (2019, January 2). The Institution of Engineering and Technology. Engineering and Technology. https://eandt.theiet.org/content/articles/2017/05/beating-cancer-sooner-with-data-and-artificial-intelligence/
- Shaffer, C. (2020, April 16). Artificial Intelligence Is Helping Biotech Get Real. GEN - Genetic Engineering and Biotechnology News. https://www. genengnews.com/insights/trends-for-2020/artificial-intelligence-is-helping-biotech-get-real/
- Terry, M. (2019, June 18). Sanofi and Google Partner on Digital Health and Real-World Evidence Analysis. BioSpace. https://www.biospace.com/article/ google-and-sanofi-to-found-a-virtual-innovation-lab/
- CB Insights. (2020, June 26). Big Tech Is Coming For Pharma. CB Insights Research. https://www.cbinsights.com/research/google-big-tech-pharma/
- Novartis.https://www.novartis.com/news/novartis-and-microsoft-announce-collaboration-transform-medicine-artificial-intelligence
- Hale, C. (2020, March 13). IBM Watson Health to tap EBSCO’s DynaMed libraries for a combined AI drug information suite. FierceBiotech. https://www. fiercebiotech.com/medtech/ibm-watson-health-to-tap-ebsco-s-dynamed-libraries-for-a-combined-ai-drug-information-suite
- Payne, A. (2020, September 22). The role of AI in advancing personalized healthcare. TechRadar. https://www.techradar.com/news/the-role-of-ai-in- advancing-personalized-healthcare
- 10. Johnson & Johnson to IBM: ‘Watson, come here. I want you.’ (2014, October 11). Fortune. https://fortune.com/2014/10/09/johnson-and-johnson-ibm- watson-new-drugs/
- Motzer RJ, Barrios CH, Kim TM, et al. Piloting IBM Watson Oncology within Memorial Sloan Kettering’s regional network. J Clin Oncol [Internet]. 2014;32(25):2765–2772.
- Syeda-Mahmood T, Walach E, Beymer D, et al. Medical sieve: a cognitive assistant for radiologists and cardiologists. Proc SPIE - Prog Biomed Opt Imaging [Internet]. 2016;9785.
- “Cyber-Risk Oversight Handbook For Corporate Boards,” OAS.
- Chenxi Wang, “Corporate Boards Are Snatching Up Cybersecurity Talents,” Forbes, August 2019. Available: https://www.forbes.com/sites/chenxiwang/2019/08/30/corporate-boards-are-snatching-up-cybersecurity-talents/#615246a479f5
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