L’applicazione dell’Intelligenza artificiale generativa (Gen-AI) nel settore pharma e dei prodotti medici potrebbe generare un valore economico compreso tra 60 e 110 miliardi di dollari all’anno. Lo rivela uno studio di McKinsey & Company intitolato “Generative AI in the Pharmaceutical Industry: Moving from Hype to Reality” che esplora il contributo della Gen-AI alle diverse fasi del technology transfer. L’Intelligenza artificiale generativa è la tecnologia in grado di generare contenuti complessi come testi, immagini, strutture molecolari e persino strategie operative; quella, per intenderci, che sta alla base anche di prodotti ormai molto noti come ChatGPT, Copilot, Gemini e Midjourney.
Lo studio ha analizzato 63 casi d’uso dell’AI generativa nel settore delle scienze biologiche calcolando il potenziale impatto economico su cinque settori industriali: ricerca e scoperta di nuovi farmaci, efficienza dei trial clinici, operazioni produttive, marketing e affari medici.
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Con un valore stimato tra 15 e 28 miliardi di dollari, l’AI generativa può accelerare l’identificazione di nuovi target farmacologici e migliorare la progettazione dei composti.
Grazie a questa tecnologia, il tempo necessario per analizzare manualmente pubblicazioni scientifiche e brevetti può essere ridotto del 30%. Inoltre, i modelli avanzati di screening in silico migliorano l’efficacia delle analisi fino a 2,5 volte, permettendo di individuare nuovi candidati promettenti in settimane anziché mesi.
Anche la progettazione di molecole complesse, come proteine e vettori di farmaci, può essere accelerata di oltre 3 volte, facilitando lo sviluppo di nuovi farmaci e vaccini. Accelerando l’immissione sul mercato delle terapie, l’IA generativa può anche aiutare le aziende farmaceutiche ad affrontare il problema della “compressione del ciclo di vita dei prodotti” — ossia il tempo sempre più breve a disposizione per sfruttare il valore economico di un nuovo farmaco (che, secondo McKinsey, si è ridotta di quasi 18 mesi in 20 anni, passando da 11,7 anni a 9,8 anni).
Ottimizzazione degli studi clinici
Per portare un farmaco sul mercato servono in media 1,4 miliardi di dollari (oltre a dieci anni di lavoro) e l’80% di questi costi è imputabile alle fasi di sviluppo clinico.
Con un potenziale tra 13 e 25 miliardi di dollari, l’AI può rendere i trial clinici più rapidi ed economici, migliorando l’arruolamento dei pazienti e automatizzando la gestione dei dati. Ad esempio, può agire come un assistente digitale per monitorare e ottimizzare le performance dei trial, migliorando i costi operativi del 20% e accelerando l’arruolamento dei pazienti del 10-20%.
Inoltre, l’automazione intelligente nella gestione dei dati clinici permette di ridurre i costi di gestione del 30% e dimezzare i tempi necessari per chiudere i database dei trial. Anche la risposta alle richieste delle autorità regolatorie può essere velocizzata, riducendo del 50% le richieste di follow-up, favorendo così una più rapida approvazione dei farmaci.
Operations più efficienti
Per le applicazioni operative lo studio stima un valore tra 4 i 7 miliardi di dollari: le soluzioni di AI possono ottimizzare la produzione, ridurre i costi di manutenzione e migliorare l’efficienza della supply chain.
Gli assistenti virtuali basati su AI possono aumentare l’efficacia complessiva dei macchinari (OEE) del 10-15% e ridurre il carico di lavoro dei tecnici di manutenzione fino al 35%. Inoltre, l’ottimizzazione in tempo reale dell’inventario consente di prevedere con più efficacia le esigenze di produzione, aumentando la precisione delle previsioni del 15% e riducendo i costi della supply chain del 2-3%.
Commercial più rapido ed economico
L’AI generativa facilita la personalizzazione dei materiali di marketing e l’ottimizzazione delle esperienze dei pazienti, con un valore stimato in 18-30 miliardi di dollari.
Queste soluzioni permettono di ridurre i costi di produzione dei contenuti del 30-50% e di accelerare il processo creativo e di produzione del materiale di marketing oltre il 20%. Inoltre, grazie a un’assistenza più mirata e personalizzata, è possibile migliorare l’esperienza dei pazienti, riducendo il tasso di abbandono delle terapie del 5-10%. Questo approccio consente di rafforzare il rapporto con i pazienti e di garantire una migliore aderenza ai trattamenti.
Medical affairs
Con un impatto compreso tra 3 e 5 miliardi di dollari, l’AI può velocizzare la generazione di documentazione medica e migliorare l’engagement con i professionisti della salute.
Ad esempio, la generazione automatica di documenti può ridurre i costi di scrittura medica del 20-30% (ma si arriva fino a -70% una volta che le soluzioni sono mature) e ridurre i tempi necessari per la revisione medico-legale tra il 50 e il 70%.
Inoltre, grazie alla possibilità di sintetizzare rapidamente la letteratura scientifica, l’engagement con i professionisti sanitari può aumentare di 2-3 volte, fornendo loro informazioni personalizzate e di alta qualità in tempi ridotti.
