Com o crescimento da inteligência artificial (IA) no setor de saúde, a indústria farmacêutica vem ganhando novos recursos para acelerar o desenvolvimento de medicamentos, personalizar tratamentos e acompanhar resultados no mundo real. De acordo com a consultoria McKinsey, a aplicação de IA pode reduzir em até 30% o tempo necessário para colocar um novo medicamento no mercado — além de contribuir para diagnósticos mais precisos, linhas de cuidado mais eficientes e melhor adesão dos pacientes.
Com soluções voltadas à jornada do paciente e à integração de dados clínicos, a NeuralMed, healthtech brasileira com sete anos de mercado, tem ajudado operadoras, hospitais e farmacêuticas a usar IA de forma estratégica, contribuindo para mais eficiência e precisão em toda a cadeia de cuidado. Pensando nisso, Anthony Eigier, cofundador e CEO da empresa, listou cinco vantagens e aplicações da IA que vêm transformando a atuação das farmacêuticas:
- Recrutamento mais ágil e preciso para estudos clínicos: A IA permite cruzar automaticamente milhares de registros clínicos para identificar, em tempo real, pacientes elegíveis para estudos. Isso reduz gargalos no recrutamento, um dos maiores desafios da indústria farmacêutica — especialmente em doenças raras ou condições crônicas com baixa visibilidade.
- Identificação de pacientes de alto valor assistencial: Modelos preditivos baseados em IA permitem localizar pacientes que demandam cuidados imediatos ou que têm maior risco de complicações. Essa identificação precoce ajuda a indústria farmacêutica a atuar de forma mais direcionada em programas de acesso, o que contribui para conectar a indústria ao cuidado na ponta e gerar dados clínicos relevantes.
- Monitoramento contínuo da jornada do paciente: A IA aplicada à saúde permite acompanhar a jornada dos pacientes após o início do tratamento, possibilitando insights, em tempo real, sobre adesão, eficácia e pontos de abandono da terapia. Produtos como o Atlas Tracker, da NeuralMed, atuam justamente nesse acompanhamento, gerando dados para análise contínua da efetividade clínica fora do ambiente controlado dos ensaios.
- Geração de dados reais para avaliação de impacto: Além de indicadores clássicos de eficácia, a IA contribui com dados reais sobre desfechos clínicos, experiência do paciente e uso do sistema de saúde. Isso fortalece estratégias de farmacovigilância e permite comprovar o valor terapêutico em diferentes populações e contextos.
- Apoio à personalização de linhas de cuidado: Ao integrar diferentes fontes de dados — como exames, históricos clínicos e sinais de triagem —, a IA facilita a criação de linhas de cuidado mais personalizadas. Isso amplia o sucesso terapêutico e pode influenciar positivamente o posicionamento de medicamentos no mercado, com maior alinhamento entre tratamento e perfil do paciente.
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