Biolab Farmacêutica crea una IA que automatiza el análisis de prospectos farmacéuticos
De lo operativo a lo estratégico, la nueva herramienta convierte el tiempo en valor
La inteligencia artificial desarrollada por Biolab Farmacêutica para automatizar la comparación entre los prospectos de medicamentos similares y sus respectivos medicamentos de referencia marca un avance sin precedentes para el sector farmacéutico. Al transformar un proceso tradicionalmente manual en una tarea automatizada, precisa y en línea con los requisitos de Anvisa, la tecnología exclusiva ya ha sido registrada en el Instituto Nacional de la Propiedad Industrial (INPI) y, por lo tanto, está legalmente protegida hasta 2075.
La herramienta se desarrolló con la participación de los equipos de TI y Reglamentación, con el objetivo de resolver un reto: el proceso de comparación de un único prospecto implicaba a dos personas durante 20 días laborables, lo que equivalía a 32 horas de trabajo. Tras muchos estudios, la nueva solución realiza la misma tarea con una sola persona, en unas 2 horas: un ahorro de tiempo de más de 90%.
"Esta tecnología eliminó por completo un cuello de botella operativo, susceptible de error humano. El ahorro de tiempo, unido a la precisión de los datos, nos decidió a registrarla. Además, su uso libera profesionales para actividades más estratégicas, en línea con los objetivos de Biolab", afirma Denise Queiroz, directora de Asuntos Regulatorios de la empresa.
La IA combina el procesamiento del motor Gemini Flex con un agente programado en Python, encargado de organizar y aplicar las indicaciones que llevan a cabo el análisis. La interfaz, construida con Streamlit, es sencilla e intuitiva: el usuario carga dos prospectos y, en pocos minutos, la herramienta devuelve una tabla con todos los puntos comparados y las diferencias resaltadas. El resultado puede exportarse en formato PDF, lo que facilita la documentación y los procesos internos.
"Desarrollamos una IA entrenada para centrarse específicamente en aspectos normativos, como la composición, la dosis y los efectos adversos. La tecnología también acepta preguntas específicas, como identificar la presencia de términos como 'somnolencia' o 'sobredosis' en los textos comparados", añade Manuela Marques, directora de Cadena de Suministro e IT.
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