La mayoría (63%) de las organizaciones de ciencias de la vida, tanto en biotecnología farmacéutica como en tecnología médica, ya tienen productos de salud conectada en el mercado o en fase de desarrollo.
Independientemente de la etapa de desarrollo de sus productos, estas organizaciones anticipan que la salud conectada contribuirá a generar más de una quinta parte de sus ingresos totales en cinco años.
Sin embargo, la falta de capacidades esenciales de datos podría obstaculizar este objetivo.
Así lo indica el último informe del Instituto de Investigación Capgemini, La Revolución de la Salud Conectada.
Según el estudio, tres de cada cinco organizaciones de ciencias de la vida están actualmente desarrollando una hoja de ruta para integrar la inteligencia artificial generativa.
Además, más de la mitad ya están realizando pruebas piloto de inteligencia artificial generativa para interactuar con pacientes y proveedores de atención médica (HCPs, por sus siglas en inglés).
Mientras aproximadamente la mitad de las organizaciones creen que sus esfuerzos en salud conectada han madurado, la mayoría admite que aún carecen de capacidades robustas de gestión de datos.
Falta un marco común para manejo de datos
A pesar de tener un enfoque más maduro en la estrategia y planificación de la salud conectada en comparación con hace tres años, la investigación encuentra que generalmente falta un marco común, estándares y herramientas para el manejo de datos en relación con la salud conectada.
Aumenta la salud conectada en biotecnología farmacéutica y tecnología médica
El informe destaca que desde 2021 ha habido un incremento seis veces mayor en las organizaciones de biotecnología farmacéutica que ofrecen productos conectados listos para el mercado.
Si bien las empresas de biotecnología farmacéutica tradicionalmente se centraban en la atención preventiva y la actividad física, ahora hay un creciente énfasis en áreas anteriormente desatendidas.
Entre esas sobresalen el diagnóstico y el monitoreo.
![Inteligencia artificial generativa](https://thelogisticsworld.com/wp-content/uploads/2024/07/Cientifico-con-guantes-esteriles-revisa-viales-medicos-en-el-transportador-de-la-linea-de-produccion.jpg)
Según el estudio, los principales enfoques incluyen oncología, inmunología y cardiología.
Además, hay un notable crecimiento en áreas emergentes como salud mental, diabetes, obesidad y dermatología.
La salud conectada también sigue siendo una prioridad para las organizaciones de tecnología médica.
Tres de cada cuatro empresas ya tienen productos de salud conectada en el mercado o en desarrollo.
Sus áreas principales de enfoque incluyen soluciones de salud digital y dispositivos portátiles.
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Aumenta la implementación inteligencia artificial generativa
Según el informe, las organizaciones de biotecnología farmacéutica han avanzado significativamente en el uso de IA, aprendizaje automático (machine learning, ML) y tecnologías en la nube en los últimos tres años.
Por ejemplo, el uso de IA para análisis predictivo de datos en tiempo real de productos de salud conectada casi se duplicó, pasando del 24% al 46% desde 2021.
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Además, el informe señala que más de dos quintas partes (42%) también tienen una plataforma en la nube para la integración de datos de diferentes fuentes.
Sin embargo, aún existe el desafío de adquirir habilidades técnicas como realidad aumentada/virtual (AR/VR) e IA generativa.
Solo una minoría de organizaciones reportaron tener suficiente expertise en esos campos.
Para abordar esta brecha, casi dos tercios de las organizaciones planean capacitar a su personal existente.
En tanto, 56% tiene la intención de contratar nuevo talento.
Aportación a la cadena de valor
La IA generativa tiene el potencial de contribuir en toda la cadena de valor de la atención médica, insiste el estudio.
Su uso incluye la investigación, el desarrollo clínico, las operaciones, la normativa, el cumplimiento, la comercialización y las operaciones posteriores al lanzamiento.
El informe revela que más de la mitad de las organizaciones están probando actualmente la IA generativa para las interacciones con pacientes y proveedores de atención médica.
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También en la generación de datos sintéticos y análisis de datos existentes.
Igual en la automatización de la documentación y elaboración de reportes, gestión de proveedores, diseño de productos e identificación de sitios para ensayos clínicos.