Biolab Farmacêutica cria IA que automatiza análise de bulas farmacêuticas

Do operacional ao estratégico, a nova ferramenta transforma tempo em valor

A inteligência artificial desenvolvida pela Biolab Farmacêutica para automatizar a comparação entre bulas de medicamentos similares e seus respectivos medicamentos de referência marca um avanço inédito para o setor farmacêutico. Ao transformar um processo tradicionalmente manual em uma tarefa automatizada, precisa e alinhada às exigências da Anvisa, a tecnologia exclusiva já possui registro junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) e, por isso, está legalmente protegida até 2075.

O desenvolvimento da ferramenta contou com a participação das equipes de TI e Regulatórios, com o objetivo de solucionar um desafio: o processo de comparação de uma única bula envolvia duas pessoas ao longo de 20 dias úteis, o que equivalia a 32 horas de trabalho. Após muitos estudos, a nova solução realiza a mesma tarefa com apenas uma pessoa, em cerca de 2 horas — uma economia de tempo superior a 90%.

“Essa tecnologia eliminou um gargalo inteiramente operacional, suscetível a falhas humanas. A economia de tempo, aliada à precisão dos dados, fez com que decidíssemos registrá-la. Além disso, o seu uso libera profissionais para atividades mais estratégicas, alinhadas aos objetivos da Biolab”, afirma Denise Queiroz, diretora de Assuntos Regulatórios da empresa.

A IA combina o processamento do motor Gemini Flex com um agente programado em Python, responsável por organizar e aplicar os prompts que realizam a análise. A interface, construída com Streamlit, é simples e intuitiva: o usuário faz upload de duas bulas e, em poucos minutos, a ferramenta retorna uma tabela com todos os pontos comparados e eventuais diferenças destacadas. O resultado pode ser exportado em PDF, facilitando a documentação e os processos internos.

“Desenvolvemos uma IA treinada para focar especificamente nos itens regulatórios, como composição, posologia e efeitos adversos. A tecnologia também aceita perguntas específicas, como identificar a presença de termos como ‘sonolência’ ou ‘superdosagem’ nos textos comparados”, completa Manuela Marques, diretora de Supply Chain e TI.

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