Cómo la Inteligencia Artificial acelera y mejora el desarrollo de la I+D y de nuevos fármacos

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Cada año se publican en el mundo más de 2,5 millones de artículos científicos. El volumen de datos que los investigadores deben analizar aumenta exponencialmente cada minuto, elevándolo a cotas imposibles de asumir. El salto digital allanó este camino; el uso de la Inteligencia artificial (IA) lo ha mejorado e impulsado.

IA y publicación académica

Para Jabe Wilson, director Text and Data Analytics de Elsevier, el salto digital vivido en muchas industrias ha sido especialmente efectivo en lo que se refiere a publicaciones científicas e I+D:  “La digitalización, cuando cuenta con el apoyo de las herramientas analíticas adecuadas, ha facilitado mucho a los investigadores encontrar respuestas y conocimientos sobre problemas cada vez más complejos al filtrar los datos innecesarios de los enormes volúmenes disponibles para ellos”.

El desarrollo de herramientas analíticas marca el futuro del sector. Solo en 2017 la inversión en IA creció un 300%. “Los procesos de automatización cada vez más sofisticados, como el aprendizaje automático y la indexación semántica, está permitiendo a los investigadores acceder a los conocimientos en un período de tiempo mucho más corto, mejorando en gran medida su productividad", explica Jabe Wilson.

En este sentido Elsevier es punta de lanza, con el desarrollo de herramientas para el análisis de datos semánticos, "lo que nos facilita vincular hechos que están relacionados entre documentos y en diferentes dominios de conocimiento, además de ofrecer ideas que podrían no ser obvias al leer un solo artículo".

Cada nuevo avance de la IA genera nuevas necesidades en los propios investigadores; que ahora demandan productos de análisis personalizados, basados ​​en bases de datos semánticas robustas. En el mundo de hoy, esto se ha traducido en soluciones que combinan métodos de tecnología semántica, apoyados con el aprendizaje automático y enfoques de razonamiento. Pero la evolución de la IA no se detiene aquí. Las aplicaciones son cada vez más sofisticadas. En respuesta a estas demandas, Elsevier ya está explorando la ‘Neurociencia IA’, creando herramientas que ahondan en cómo los modelos Deep Learning toman decisiones.

Aplicación en fármacos

No sólo la I+D y la publicación científica y académica se han beneficiado de la irrupción de la IA en sus vidas. El desarrollo de nuevos fármacos ha sido otro de los campos de investigación que ha visto cómo de esta alianza surgía un nuevo proceso de producción más barato y una ruta más corta hacia el mercado final. Para andar este camino la industria necesitaba dar tres pasos previos:

  • Personalizar la recuperación de datos con el objetivo de obtener con precisión respuestas relevantes en la vasta cantidad de bibliografía científica publicada
  • Optimizar los procesos de normalización e integración de datos que facilitan la comparación y el análisis
  • Armonizar recursos internos y de terceros para crear bases de datos integradas y personalizadas.

La normalización y organización de datos sobre la ciencia biológica de fuentes dispares ha facilitado la capacidad de los investigadores para comparar, analizar, interpretar y compartir datos. Este acceso más amplio y este mayor potencial para la colaboración ha aumentado las oportunidades de impulsar la investigación farmacéutica hacia direcciones innovadoras. En este nuevo escenario han sido claves los más de 140 años de experiencia de Elsevier seleccionando y clasificando datos; que han generado soluciones personalizadas que permiten abordar las necesidades específicas del sector.

Un ‘mundo más pequeño’

¿Qué podemos esperar en el futuro? Jabe Wilson señala tres nuevas tendencias que marcarán los próximos años: una mayor aceptación de IA en I+D; una mayor propensión entre los científicos e investigadores a trabajar juntos y formar asociaciones, y un mayor intercambio de ideas a través de redes colaborativas.

La tecnología y en especial la IA están eliminando fronteras a pasos agigantados. Nos dirigimos hacia un ‘mundo más pequeño’  en el que los conocimientos e investigaciones podrán ser compartidas al segundo en redes colaborativas. En este sentido Jabe Wilson está seguro de que “el peso creciente de la IA y una mayor colaboración entre científicos serán claves para superar las crisis de productividad que muchas disciplinas de la ciencia y la investigación están experimentando: desde la resistencia a los antibióticos hasta la degradación ambiental y el cambio climático”.

Obtenga más información en R&D Solutions ‘Servicios profesionales de Elsevier’

Fuentes:

-R&D Magazine. The Augmented Researcher: What Does 2018 Hold for AI in Publishing?

-Elsevier Connect. Jabe Wilson on the future of AI and scholarly publishing

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