O uso de inteligência artificial tem sido apontado como um dos caminhos para acelerar o processo de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos. A indústria farmacêutica já vem utilizando amplamente a tecnologia em diferentes processos, mas a expectativa é que, nos próximos anos, ela traga resultados ainda mais expressivos na produção e economia.
Relatório Life Sciences Outlook 2026, da Deloitte, aponta que 72% dos CEOs de empresas farmacêuticas e medtechs acreditam que a função prioritária do uso de IA será para P&D e desenvolvimento de produto. Área comercial/vendas e marketing são consideradas prioritárias para 73% deles, enquanto produção e supply chain é apontada por 61%.
Em evento ocorrido em abril na Alemanha, executivos da Bayer falaram sobre como a inteligência artificial vem transformando a farmacêutica, utilizando machine learning e IA generativa.
“A IA é obviamente um dos temas que movem o mundo atualmente e que desperta grande interesse. Para a Bayer, a IA representa um valor inestimável não apenas para nossos funcionários, mas também para os pacientes que atendemos. Essa é uma prioridade nossa e faz parte dos resultados que buscamos alcançar. Assim, com relação aos resultados, também estabelecemos metas ambiciosas” disse Stefan Oelrich, CEO da Bayer.
Segundo ele, uma das principais metas é aumentar a produtividade em P&D em 40% até 2030 usando a ferramenta. Isso envolve reduzir o tempo de lançamento de novas terapias no mercado em 30% e, até 2027, reduzir os custos em áreas como pesquisa de mercado em 50%. Para isso, a IA está se tornando cada vez mais integrada às estratégias da companhia.
“Em essência, trata-se de três coisas: capacitação, empoderamento e impacto. Vamos começar com a capacitação. Quase todos os nossos 90 mil funcionários estão mudando sua forma de trabalhar, adotando a IA como um pilar fundamental para se tornarem mais ágeis, produtivos e inovadores”, afirma Stefan.
Onde está sendo aplicada?
“Um dos elementos mais caros no desenvolvimento clínico é o recrutamento de pacientes e a estruturação dos centros de pesquisa para conduzir os ensaios clínicos. É aqui que a IA se torna nosso microscópio, que não apenas identifica o paciente, mas identifica os pacientes certos. Dessa forma, também reduzimos o ônus para eles. E já observamos melhorias de cerca de 50% na velocidade de recrutamento em ensaios clínicos para uma doença do fígado, por exemplo”, afirma Sai Jasti, Head de Data Science e AI da Bayer.
O executivo também explica que a inteligência artificial vem contribuindo para o desenho de protocolos de estudos clínicos, simulando cenários ao longo do processo e prevendo situações que possam ocorrer. Assim, se reduz a necessidade de ajustes ao longo do processo e os custos.
“Minha estimativa é de, pelo menos, três anos para realmente atingir o potencial e começarmos a ver o impacto em custo do tratamento clínico, porque há também o que chamamos de moving target. A complexidade das doenças está aumentando e isso significa que há outros parâmetros que estão entrando no radar”, afirma Sai.
Para alimentar as ferramentas com dados de vida real, a Bayer tem feito parcerias com instituições ao redor do mundo e integrando aos modelos de IA, compreendendo mecanismos das doenças e compreensão de fatores de riscos. Esse conjunto de ações permite descobrir novos alvos terapêuticos.
“Temos colaborado com o Brown Institute exatamente na história de como combinar testes de alto rendimento em laboratório com dados de pacientes e IA para descobrir novos alvos. Nossas equipes internas têm aplicado essas mesmas abordagens, consumindo dados de instituições como a Alliance for Genomic Discovery, o UK Biobank, o FinGen e outras, para fornecer às equipes que realmente testam previsões e como investigá-las”, afirma Mahmoud Ibrahim, Lead de Data Science e IA com foco em P&D.
A busca por centros especializados também é parte crucial. Isso porque, para o desenvolvimento de medicamentos, há necessidade de informações nichadas sobre doenças e condições. Desta forma, um cancer center pode fornecer uma base de dados maior sobre oncologia, por exemplo.
Apesar da discussão sobre os custos de medicamentos e ampliação do acesso, a ideia da Bayer no momento é aumentar a produtividade e o pipeline de pesquisa e lançamentos. De acordo com Stefan Oelrich, CEO da farmacêutica, o uso de IA possibilita fazer melhor os processos.
“Espero que a IA também seja um grande impulsionador em nossas pesquisas futuras, permitindo-nos criar medicamentos completamente novos que jamais teríamos visto sem esse tipo de suporte”, afirma o CEO. Ele aponta que os especialistas em P&D projetaram e desenvolveram um ecossistema de descoberta de medicamentos com inteligência artificial que identificou, até o momento, 16 programas em estágio inicial nas áreas cardiovascular, renal e oncológica.
Outros usos em processos internos
“O processo de aprovação e reembolso de uma molécula e de um tratamento é muito complexo, um dos mais complexos do nosso setor. A inteligência artificial nos levou a analisar os preços e o banco de dados para entendermos melhor esse processo, anteciparmos o receio de questionamentos e agilizarmos o acesso ao mercado. Afinal, uma semana a menos significa uma semana a menos para o paciente ter acesso ao medicamento”, afirma Aude de Grivel, Analytics & AI capability Lead da Bayer.
Segundo ela, há uma avaliação interna sobre quando é possível utilizar uma ferramenta de mercado, customizando para as necessidades da farmacêutica, e quando é necessário construir in house. Neste segundo caso, se poderia garantir segurança e privacidade sobre dados e informações comerciais.
“As pessoas da nossa empresa não usam ChatGPT, Claude ou qualquer outra plataforma semelhante. Na verdade, temos uma plataforma interna que permite o acesso livre, upload, download, inclusão em documentos e o uso de arquivos sem comprometer a segurança da empresa”, afirma o CEO da Bayer Pharmaceuticals, Stefan Oelrich.
Mario Vrdoljak, Head de Data & AI para Design Thinking (DT) e Information Technology (IT) da Bayer, explica que foram criados 4 mil assistentes e 2 mil fluxos de trabalhos utilizando IA para liberar equipes de tarefas repetitivas. Cerca de 30% dos trabalhadores da farmacêutica utilizam o myGenAssist todos os dias, plataforma de IA que fornece assistentes personalizados de fontes de dados.
“Quando analisamos os números, 90% de todos os engenheiros que desenvolvem software hoje em dia usam essas ferramentas. E analisamos as linhas de código criadas por humanos e agentes. Cerca de 70% de todas as linhas criadas em novos softwares são escritas por essas ferramentas de IA, em conjunto conosco”, observa Mario.
O CEO Stefan Oelrich reforça que é muito fácil se empolgar pelo entusiasmo de projetos-pilotos e possibilidades. Por isso, a farmacêutica já está adotando uma abordagem mais disciplinada, como foco em ferramentas que tragam alto impacto ao trabalho e, principalmente, aos pacientes.
* O jornalista viajou a Berlim a convite da Bayer.
