Cómo transformar la medicina con inteligencia artificial

Crear un laboratorio de innovación para reimaginar la medicina con ayuda de la inteligencia artificial. Este es el objetivo del nuevo acuerdo que han firmado Novartis y Microsoft para reforzar las capacidades de IA de la compañía farmacéutica, en entornos que van desde la investigación hasta la comercialización y así mejorar los procesos de innovación y desarrollo de medicamentos para pacientes en todo el mundo.

El reto de esta colaboración es potenciar a los profesionales de los laboratorios de Novartis con inteligencia artificial. Con las capacidades de IA de Microsoft para procesar las grandes cantidades de datos, la compañía farmacéutica intentará "crear nuevos modelos y aplicaciones de esta tecnología, que aumenten las capacidades de sus expertos para hacer frente a la siguiente ola de desafíos en medicina".

En este sentido, desde Novartis señalan que el nuevo laboratorio utilizará el poder de la IA para abordar algunos de los retos computacionales más difíciles y avanzar en materias como la química generativa, la segmentación y el análisis de imágenes para la puesta en marcha de tratamientos avanzados, y en la optimización de terapias celulares y genéticas a escala.

Además, Microsoft y Novartis también colaborarán en el desarrollo y aplicación de plataformas y procesos de IA de próxima generación para la puesta en marcha de programas en estos ámbitos.

"La combinación de nuestro profundo conocimiento de la biología humana y la medicina, con la experiencia líder de Microsoft en IA, podría transformar la forma en que descubrimos y desarrollamos medicamentos", subraya Vas Narasimhan, director ejecutivo de Novartis.

Asimismo, Satya Nadella, CEO de Microsoft, indica que esta alianza es estratégica porque "fusiona la experiencia científica de Novartis con el poder de Azure y de la inteligencia artificial de Microsoft", de forma que los empleados de la firma farmacéutica "puedan adquirir nuevos conocimientos que les ayuden a descubrir nuevos medicamentos y a reducir los costes de los pacientes".