Pharmaceutical Technology Ed. 187

56 Pharmaceutical Techno logy Edición Sudamérica 2024 - N º187 mencionados. Por otro lado, los modelos de IA pueden también predecir los proce- sos metabólicos tras la administración de un fármaco identificando con precisión posibles metabolitos tóxicos y facilitando el refinamiento de una formulación en la búsqueda de una menor toxicidad 13 . Un cambio del desarrollo empírico de nuevos productos farmacéuticos con so- porte computacional se traduce en una disminución significativa de la imprevisi - bilidad asociada con el enfoque clásico del diseño de medicamentos. La IA se ha convertido en una poderosa herramienta que aprovecha el conocimiento desarro- llado hasta el momento por el hombre y proporciona soluciones rápidas a pro- blemas complejos. Los avances en esta tecnología presentan una oportunidad transformadora en el descubrimiento, formulación y caracterización de formas farmacéuticas innovadoras y, aunque la implementación de esta tecnología todavía está llena de desafíos, todo apunta a que la IA va a convertirse en una herramienta invaluable e indispensable en la industria farmacéutica en un futuro cercano. En próximos artículos hablaremos de como la IA permite priorizar y optimizar costes en el descubrimiento de nuevos fár- macos al reducir la necesidad de realizar pruebas extensas y costosas en animales y cómo, mediante el uso de algoritmos en ML, se pueden analizar datos de pa- cientes en ensayos clínicos para alcanzar tratamientos más efectivos, seguros y con mejor adherencia del paciente Referencias 1 Artificial intelligence (AI) in pharmacy: An overview of innovations. Innov Pharm, 2022. DOI:10.24926/iip.v13i2.4839 2 A systematic literature review of artificial intelligence in the healthcare sector: Benefits, challenges, methodologies, and functionalities. JIK, 2023. DOI: 10.1016/j.jik.2023.100333 3 Artificial intelligence in pharmacy. Indian J Pharm Educ Res, 2021. DOI: 10.5530/ijper.55.2.68 4 Artificial intelligence, machine learning, deep learning, and cognitive computing: what do these terms mean and how will they impact health care? J Arthroplasty, 2018. DOI: 10.1016/j.arth.2018.02.067 5 Machine learning directed drug formulation development. Adv Drug Deliv Rev, 2021. DOI: 10.1016/j.addr.2021.05.016 6 Industry 4.0 for pharmaceutical manufacturing: Preparing for the smart factories of the future. Int J Pharm, 2021. DOI: 10.1016/j. ijpharm.2021.120554 7 Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle. European Medicines Agency, 2023. 8 https://www.fda.gov/news-events/fda-voices/fda-releases-two-discus- sion-papers-spur-conversation-about-artificial-intelligence-and-machine 9 Discussion paper: Artificial Intelligence in drug manufacturing. U.S Food and Drug Administration, 2023. 10 Artificial Intelligence’s impact on drug discovery and development from bench to bedside. Cureus, 2023. DOI: 10.7759/cureus.47486 11 Artificial intelligence in pharmaceutical technology and drug delivery design. Pharmaceutics, 2023. DOI: 10.3390/pharmaceutics15071916 12 Artificial intelligence and machine learning technology driven modern drug discovery and development. Int J Mol Sci, 2022. DOI: 10.3390/ ijms24032026 13 Artificial intelligence in drug discovery and development. Drug Dicov Today, 2021. DOI: 10.1016/j.drudis.2020.10.010