Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Industria Farmacéutica

Abstract

Este trabajo de fin de máster se centra en estudiar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la industria farmacéutica. La IA ha demostrado ser una herramienta prometedora en este campo, ya que permite el análisis y procesamiento eficiente de grandes cantidades de datos, acelerando así el proceso de descubrimiento de nuevos medicamentos y mejorando la eficiencia de los procesos de producción existentes. El trabajo comienza presentando los conceptos fundamentales de la IA y sus subconjuntos, como el aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo. Se explican las características y aplicaciones de cada uno de estos enfoques, destacando cómo se utilizan en la industria farmacéutica. Se profundiza en el descubrimiento de fármacos asistido por IA. Se explora cómo se utilizan sus subconjuntos para analizar grandes bases de datos de compuestos químicos y seleccionar aquellos con mayor potencial para convertirse en medicamentos. Además, se examina el uso de redes neuronales artificiales en la predicción de la actividad y toxicidad de los compuestos, lo que permite reducir los costos y el tiempo necesarios para llevar un fármaco al mercado. El trabajo también aborda la optimización de los procesos de producción farmacéutica mediante el uso de IA. Se destacan las ventajas de emplear algoritmos de aprendizaje automático para el control y monitoreo de los procesos, la detección de anomalías y la mejora de la calidad.

This work focuses on studying the application of artificial intelligence (AI) in the pharmaceutical industry. AI has proven to be a promising tool in this field, as it enables the efficient analysis and processing of large amounts of data, thus accelerating the process of discovering new drugs and improving the efficiency of existing production processes. The paper begins by presenting the fundamental concepts of AI and its subsets, such as machine learning, artificial neural networks and deep learning. The characteristics and applications of each of these approaches are explained, highlighting how they are used in the pharmaceutical industry. This is followed by an in-depth look at AI-assisted drug discovery. It explores how machine learning and deep learning techniques are used to analyze large databases of chemical compounds and select those with the greatest potential to become drugs. In addition, it examines the use of artificial neural networks in predicting the activity and toxicity of compounds, thus reducing the costs and time required to bring a drug to market. The paper also addresses the optimization of pharmaceutical production processes using AI. The advantages of employing machine learning algorithms for process control and monitoring, anomaly detection and quality improvement are highlighted.