AstraZeneca ha presentado un informe pionero que describe un marco estratégico integral para la implementación de la ciencia de datos (CD) y la inteligencia artificial (IA) en todas las fases de la investigación y el desarrollo farmacéutico. La compañía busca transformar el modelo tradicional de I+D basándose en su experiencia de los últimos cinco años. Existe un amplio consenso en la industria de que la IA y la CD ya no son meras herramientas auxiliares, sino pilares estratégicos esenciales para acelerar el desarrollo de medicamentos, reducir costes de I+D y mejorar la toma de decisiones científicas. Esta integración es crucial en un contexto marcado por la transición hacia la medicina personalizada y la presión creciente sobre los precios y el reembolso de fármacos.

Para lograr esta transformación, el marco identifica y propone soluciones para cinco grandes desafíos. Entre ellos se encuentran la priorización estratégica para garantizar el máximo impacto científico y de negocio, y el establecimiento de una sólida gobernanza de datos y estándares comunes para el éxito de las soluciones basadas en IA. A nivel organizativo, la empresa adoptó un esquema "hub & spoke" para acelerar los proyectos de aprendizaje automático y evitar la duplicación. Además, la estrategia aborda la necesidad de realizar programas de reciclaje profesional para cubrir la brecha formativa en el sector y la medición rigurosa del retorno de la inversión (ROI) para justificar las inversiones en IA. Este marco ya ha permitido desarrollar soluciones de visión artificial y proyectos de integración de datos multimodales, con el objetivo futuro de industrializar los flujos de aprendizaje automático para lograr una transformación que sea "más rápida, de forma más rentable y con mayores tasas de éxito".