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NOTICIA DEL SECTOR SANITARIO
La I+D farmacéutica china impulsada por IA enfrenta altos costes y desconfianza regulatoria, pero el apoyo gubernamental y la evolución tecnológica prometen una mayor innovación y competitividad global.
17 Junio 2025 | Fuente original
La inteligencia artificial (IA) está transformando el sector de investigación y desarrollo (I+D) farmacéutico, permitiendo analizar grandes volúmenes de datos para acelerar el descubrimiento de fármacos y optimizar procesos, desde el hallazgo de nuevas moléculas hasta el diseño de ensayos clínicos. Sin embargo, a pesar del sólido respaldo político del gobierno chino, su adopción en la I+D farmacéutica en China enfrenta dos barreras principales: el alto coste y la desconfianza regulatoria y pública. Yifan Wu, investigador del Centro de Investigación Conjunto CUHK-Universidad de Tsinghua para la Economía China, señala que la I+D impulsada por IA es un "juego reservado solo para unas pocas grandes farmacéuticas" debido a la masiva inversión financiera requerida. Además, existe escepticismo sobre la seguridad y eficacia de los "medicamentos generados por IA", lo que provoca un escrutinio más estricto antes de su comercialización y, en cierta medida, disminuye la voluntad de las empresas de adoptar esta tecnología.
Pese a los obstáculos, el gobierno chino mantiene una visión optimista sobre la aplicación de la IA en la fabricación farmacéutica, promoviendo activamente su adopción e invirtiendo directamente en proyectos prometedores de I+D de nuevos medicamentos impulsados por IA, desde el nivel central hasta el local. Esta transformación tecnológica se considera una gran oportunidad para la industria farmacéutica china, con el potencial de convertir su inversión anual en I+D en productos que mejoren la salud pública global de manera más eficiente, fortaleciendo su capacidad de innovación y competitividad internacional. Se espera que en el futuro las tecnologías de IA se apliquen de forma más amplia y profunda, llegando a más compañías (incluidas pymes) y etapas del proceso de I+D a medida que disminuyan los costes, y que la IA asuma tareas más complejas, mejorando la automatización y la eficiencia general.
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