João Miguel MesquitaNa indústria farmacêutica, a inteligência artificial domina atualmente grande parte das conversas. Mas para Thilo Rattay, Senior Director, Development Cloud Strategy da Veeva Systems, o verdadeiro desafio não está em criar mais algoritmos ou novos modelos de linguagem. Está em conseguir transformar descobertas científicas em medicamentos aprovados, seguros e disponíveis para os doentes.
Durante o Veeva R&D and Quality Summit, realizado na semana passada em Copenhaga, o responsável defendeu que a próxima fase da transformação digital da indústria farmacêutica passará menos pela experimentação tecnológica e mais pela adoção de plataformas capazes de integrar processos, garantir conformidade regulatória e automatizar tarefas que continuam a consumir milhares de horas de trabalho.
Médico de formação e com experiência anterior em consultoria estratégica, Rattay acredita que a inteligência artificial está finalmente a aproximar-se de casos de utilização concretos e escaláveis. Contudo, rejeita a ideia de que a tecnologia seja o principal motor da inovação farmacêutica. Na sua perspetiva, a criatividade continua a nascer nos laboratórios, nas universidades e nas biotecnológicas emergentes. O papel das plataformas tecnológicas é assegurar que essas descobertas conseguem chegar ao mercado de forma rápida, segura e em conformidade com as exigências regulatórias.
Thilo Rattay fala sobre a maturidade da IA, a transformação digital da investigação clínica, a importância da qualidade dos dados e o impacto da regulação na inovação farmacêutica.
O que falta para acelerar a transformação digital na área clínica?
Quando pensamos em ajudar os nossos clientes a alcançar o melhor desempenho possível, o primeiro passo é quase sempre completar aquilo a que chamamos a adoção da cloud da indústria.
Isso significa duas coisas. Por um lado, desenvolver novas aplicações. Por outro, garantir que os clientes utilizam plenamente as capacidades que já existem.
Há duas áreas específicas que destacaria. A primeira são os pagamentos e as aplicações de divulgação associadas aos ensaios clínicos. São funcionalidades relativamente recentes e ainda existem muitas organizações que continuam a gerir estes processos de forma manual e pouco eficiente.
A segunda é a inteligência artificial. Estamos a introduzir capacidades de IA no ambiente clínico através do Vault AI e acreditamos que a adoção destas funcionalidades representará uma melhoria significativa para muitos utilizadores.
Há ainda uma terceira oportunidade. Durante anos, a indústria investiu muito na otimização dos tempos de ciclo, seja na ativação de centros de ensaio ou no recrutamento de doentes. Grande parte desse trabalho foi realizada através de projetos personalizados com consultoras como a McKinsey ou a Bain. Hoje, muitas dessas capacidades já estão disponíveis diretamente na plataforma Veeva e ainda existem poucos clientes a tirar verdadeiro partido delas.
Essas oportunidades são mais relevantes nos Estados Unidos ou na Europa?
São oportunidades globais. Não vejo diferenças significativas entre regiões neste contexto. Os desafios relacionados com eficiência operacional, gestão de processos e aceleração do desenvolvimento clínico são comuns à indústria em todo o mundo.
As plataformas tecnológicas são atualmente o principal motor da inovação farmacêutica?
Não diria isso.
A verdadeira inovação acontece num laboratório. Precisa de mentes criativas, recursos para experimentar e novas ideias. Muitas das grandes descobertas surgem em universidades ou pequenas empresas de biotecnologia e são relativamente independentes da tecnologia utilizada.
O problema é que a inovação, por si só, não chega. Depois de uma descoberta promissora, é necessário provar que ela é segura e eficaz em seres humanos. É aí que entra o desenvolvimento clínico.
Se não existir a tecnologia adequada para suportar esses processos, será muito mais difícil levar a inovação até aos doentes. É por isso que vejo plataformas como a Veeva mais como facilitadores da inovação do que como geradores de inovação.
Nós ajudamos as empresas a cumprir os requisitos regulamentares e, quando isso acontece, torna-se mais fácil e mais rápido colocar novos medicamentos no mercado.
Qual é a principal vantagem competitiva da Veeva face aos grandes fornecedores tecnológicos?
A nossa maior vantagem é que a plataforma Vault foi construída desde o início para as “Ciências da Vida”.
Quando começámos a desenvolver a plataforma, em 2013, tudo foi pensado para responder às exigências específicas deste setor. Auditorias, conformidade, validação de sistemas, documentação, processos de qualidade. Tudo foi desenhado como se a própria Veeva fosse uma empresa farmacêutica.
Outras empresas tecnológicas possuem excelentes tecnologias. Não há dúvidas sobre isso. Mas desenvolveram-nas para servir múltiplas indústrias. Nós desenvolvemos a nossa especificamente para um setor altamente regulado.
Essa especialização faz uma enorme diferença.
Onde vê atualmente a maturidade da inteligência artificial para lá do entusiasmo mediático?
Como qualquer tecnologia emergente, a IA atravessou um ciclo de enorme entusiasmo.
Hoje, praticamente todas as grandes empresas farmacêuticas realizaram projetos-piloto ou experiências com inteligência artificial. No entanto, poucas conseguiram transformar essas iniciativas em ferramentas utilizadas diariamente pelos colaboradores.
Uma das razões é que integrar soluções de IA em ambientes empresariais complexos é muito mais difícil do que parece.
Por isso acreditamos que a próxima fase será diferente. Ao integrar o Vault AI diretamente na plataforma onde as pessoas já trabalham, eliminamos grande parte da complexidade associada à integração.
Já temos mais de uma dúzia de empresas a utilizar estas capacidades na área comercial e esperamos uma adoção crescente noutras áreas.
Que áreas do desenvolvimento clínico serão mais impactadas pela IA?
Uma das mais evidentes é a gestão do Trial Master File (TMF).
Estamos a falar de milhões de documentos que precisam de estar no local certo, com os metadados corretos e disponíveis no momento adequado.
É um trabalho extremamente importante, mas também muito repetitivo e administrativo.
Grande parte dessas tarefas pode ser automatizada através de inteligência artificial. Este é um dos primeiros casos de utilização que estamos a desenvolver e acreditamos que terá um impacto muito significativo porque permite automatizar uma grande parte do trabalho realizado atualmente por equipas especializadas.
A indústria está preparada para confiar em sistemas de IA mais autónomos?
Teremos todos de aprender.
Durante décadas trabalhámos com sistemas determinísticos. Se testássemos uma funcionalidade, sabíamos exatamente qual seria o resultado.
Com a IA isso muda. Os resultados passam a ser probabilísticos.
Isso significa que será necessário desenvolver novas metodologias de validação, novos modelos de teste e uma nova forma de lidar com a incerteza.
Reguladores, empresas tecnológicas e farmacêuticas terão de evoluir em conjunto. Será uma curva de aprendizagem para toda a indústria.
A fragmentação dos dados continua a ser um dos maiores desafios do setor?
Sim, mas é também uma consequência natural da forma como as organizações funcionam.
Quando uma empresa cresce, cria equipas especializadas, departamentos e áreas de responsabilidade distintas. Cada uma dessas equipas toma decisões de forma autónoma e isso gera inevitavelmente alguma fragmentação dos dados.
Não considero que isso seja necessariamente um problema. Um certo nível de autonomia permite que as equipas sejam mais rápidas e mais inovadoras.
O importante é definir claramente quais são os dados que têm de estar alinhados entre todos os sistemas e garantir consistência nesses pontos críticos.
Os problemas de interoperabilidade são mais tecnológicos ou humanos?
São essencialmente humanos.
É quase sempre mais difícil conseguir que as pessoas concordem entre si do que construir a tecnologia necessária para trocar dados ou documentos.
A tecnologia raramente é o maior obstáculo.
A qualidade dos dados tornou-se uma prioridade estratégica?
Sem dúvida.
Os dados sempre foram um ativo valioso para as empresas farmacêuticas, mas a chegada da inteligência artificial reforçou ainda mais essa importância.
A qualidade da IA depende diretamente da qualidade dos dados utilizados.
Por isso estamos a assistir a um renovado foco na governação e qualidade dos dados. Muitas organizações perceberam que não conseguem obter resultados consistentes com IA sem resolver primeiro problemas estruturais relacionados com os seus dados.
A regulação é um travão ou um acelerador da inovação?
Na minha opinião, é algo positivo.
É verdade que existe sempre um equilíbrio entre velocidade e segurança. Quanto mais mecanismos de proteção introduzimos, mais alguns processos podem desacelerar.
Mas a maioria das regulamentações farmacêuticas surgiu em resposta a situações reais que queríamos evitar. O objetivo é proteger doentes, investidores e a sociedade em geral.
Como médico, considero que isso é fundamental.
Claro que existem algumas exigências administrativas que podem ser questionadas. Mas é precisamente aí que empresas como a Veeva podem ajudar, automatizando processos e simplificando o cumprimento regulamentar.
A regulação não vai desaparecer. O desafio é tornar o seu cumprimento mais eficiente.
As farmacêuticas estão preparadas para implementar modelos de governação de IA?
Acredito que sim.
Praticamente todas as grandes organizações já realizaram experiências com IA. Esse processo permitiu-lhes compreender melhor os desafios associados à qualidade dos dados, à gestão da mudança e aos requisitos de conformidade.
Grande parte do trabalho preparatório já foi feita.
Agora, o que a indústria precisa são plataformas adequadas para implementar estas capacidades em escala, sem depender de integrações complexas ou soluções isoladas.
A tecnologia pode contribuir para reduzir o tempo e os custos de desenvolvimento de medicamentos?
Tem de contribuir. Essa é a nossa missão.
A inteligência artificial terá um papel importante, sobretudo através da automatização de tarefas administrativas e documentais.
Quando as equipas deixam de gastar tempo em trabalho repetitivo, podem concentrar-se em atividades de maior valor, como a investigação, o desenho de estudos clínicos ou a execução simultânea de mais ensaios.
No final, o objetivo é simples: aumentar a eficiência para acelerar a chegada de novos medicamentos aos doentes.
E é exatamente aí que acreditamos que a tecnologia pode fazer a diferença.
