Salud, farmacia y biotecnología
Los sectores de salud, farmacia y biotecnología están experimentando una transformación acelerada, impulsada por las innovaciones médicas, la digitalización y la explosión de los datos sanitarios. Desde los laboratorios hasta los fabricantes de dispositivos médicos, los actores deben replantearse su investigación, sus operaciones clínicas y la ingeniería de sus productos para ganar velocidad y eficacia, sin comprometer la calidad ni la seguridad del paciente.
Retos clave del sector
01
Acelerar la innovación y los ciclos de desarrollo
La complejidad científica y normativa obliga a acortar los plazos de comercialización sin renunciar a la calidad. Una oleada de vencimientos de patentes erosiona los ingresos de los medicamentos estrella, mientras que el desarrollo de una nueva molécula sigue siendo largo, costoso e incierto. Renovar las carteras con mayor rapidez se vuelve vital.
02
Poner en valor los datos sanitarios e industrializar la IA
Los datos de los pacientes, los ensayos clínicos y las nuevas tecnologías exigen estructurar, analizar y poner en valor la información de manera más eficiente. Además, la IA automatiza las tareas con alta densidad documental, como la redacción médica y normativa, los informes de ensayos, los expedientes de solicitud y la farmacovigilancia, acelerando al mismo tiempo el descubrimiento hasta la fase preclínica. Si se utiliza correctamente, puede reducir entre un 25 % y un 50 % el tiempo y el coste hasta la fase preclínica.
03
Garantizar el cumplimiento y la calidad en un marco ultra-regulado
Desde la investigación hasta la vigilancia poscomercialización, las exigencias normativas y éticas imponen una trazabilidad total y un control riguroso de los procesos. Ante un marco que se endurece continuamente (dispositivos médicos, datos sanitarios, IA), el reto consiste en industrializar la calidad y la vigilancia normativa para convertirlas en una ventaja en lugar de un freno.
¿Cómo interviene Astek?
Astek combina experiencia en CRO, datos e ingeniería para acompañar a los actores de las ciencias de la vida, desde la investigación clínica hasta las plataformas de salud y los dispositivos médicos. Ayudamos a nuestros clientes a acelerar la innovación, poner en valor sus datos e industrializar la IA en un marco conforme, trazable y seguro.
Nuestras referencias
Managed Services dedicados a la puesta en valor de datos clínicos
Servicio gestionado que permite industrializar la gestión de datos clínicos, la estandarización CDISC y las presentaciones normativas para ensayos clínicos a escala mundial
Valor creado
Aceleración de las presentaciones normativas
Plataforma de IA e IoT para la industria farmacéutica
Plataforma de IA e IoT que combina mantenimiento predictivo, gemelos digitales y algoritmos de recomendación para mejorar las operaciones industriales y el rendimiento del comercio electrónico de un actor farmacéutico
Valor creado
+13 % de ingresos, +40 % de cesta media y +30 % de tasa de conversión
Cobots y visión artificial para dispositivos médicos
Desarrollo de una célula robotizada que combina cobots, visión artificial, IoT y automatización para ensamblar y controlar dispositivos médicos
Valor creado
Reducción de los defectos de fabricación y mejora de la productividad
Advanced Analytics para el rendimiento terapéutico
Para una empresa biofarmacéutica global, suite de modelos de machine learning que predicen la deserción de pacientes, la eficacia de los tratamientos y el impacto causal de las campañas de marketing (atribución multi-touch…), industrializada en una plataforma de datos (feature store, MLOps, IA explicable)
Valor creado
Segmentación y estrategias de retención optimizadas basadas en evidencias
Centro de excelencia de IA y Data Science para I+D
Centro de entrega offshore en IA y analítica al servicio de los equipos de I+D, que cubre GenAI, estadísticas avanzadas, desarrollo en R/Python e industrialización de la ciencia de datos
Valor creado
Aceleración y optimización financiera de los proyectos de I+D en IA/Datos
Análisis de supervivencia para la investigación en oncología
Para un laboratorio mundial, análisis de supervivencia de un fármaco oncológico mediante modelos estadísticos (Kaplan-Meier para las curvas de supervivencia, modelo de Cox de riesgos proporcionales): ingesta de datos de reembolso, estratificación de cohortes de pacientes y análisis multifactorial
Valor creado
Comparación con moléculas de la competencia para segmentar mejor a los pacientes
IA para la predicción del abandono de pacientes
Predicción del abandono de pacientes: modelo de predicción del abandono de pacientes construido a partir de más de 400 variables procedentes de reembolsos, eventos adversos, CRM, programas de apoyo y cupones
Valor creado
Mejora del mantenimiento del tratamiento y del compromiso de los pacientes
Asistente de IA para el apoyo a la decisión clínica
Asistente de apoyo a la decisión clínica para facultativos: extracción de información útil de los expedientes de los pacientes y de las constantes en tiempo real, búsqueda semántica por similitud y generación de documentos, informes de alta e informes diagnósticos
Valor creado
Ahorro de tiempo para el personal sanitario y decisiones mejor fundamentadas
Agente de IA para la vigilancia normativa automatizada
Diseño de un agente de IA para la vigilancia normativa: extracción automatizada (RPA) de contenidos de sitios web normativos oficiales, motor de IA generativa con búsqueda documental, expuesto a través de una interfaz de software (API)
Valor creado
Cumplimiento más rápido, actualizado continuamente y multilingüe
Centro de entrega digital para I+D en salud
Asociación de I+D en salud operada desde nuestros centros de entrega: más de 250 aplicaciones, sitios y bots entregados para actores de la industria farmacéutica y las ciencias de la vida, con escalabilidad de los equipos al ritmo de los programas
Valor creado
Tasa de re-engagement del cliente del 86,5 %
Valor añadido
Ensayos clínicos acelerados
Mejor explotación de los datos
Costes de I+D reducidos
Cumplimiento reforzado
Nuestras filiales dedicadas
Nuestros artículos
Cinco buenas prácticas para implementar una estructura de datos clínicos (Clinical Data Fabric – CDF)
Una estructura de datos clínicos (CDF) es un tipo de arquitectura de datos que permite a las empresas farmacéuticas, MedTechs…
Cómo la digitalización mejora la práctica de la gestión de datos clínicos
Los ensayos clínicos producen una cantidad masiva de datos. En la mayoría de los casos, el reto reside menos en el volumen de datos a tratar que en su diversidad.
Facilitar el mapeo de datos al formato SDTM gracias a la estandarización y a la I.A.
Nuestros clientes son empresas de salud de tamaño mediano a grande con sede en Europa, que desean adoptar…