Il ruolo della trasformazione digitale nell'industria farmaceutica indiana

Trasformazione digitale non è più un termine nuovo—realisticamente, molte aziende e settori hanno implementato progetti interni di trasformazione digitale per decenni. Invece, il settore farmaceutico è stato lento nell’adottare nuove tecnologie. Questo lento tasso di adozione digitale deriva principalmente da requisiti normativi complessi che le aziende devono rispettare.

Tuttavia, negli ultimi anni l’industria farmaceutica ha visto l’integrazione rapida di varie tecnologie; per esempio, Pfizer ora utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per velocizzare la scoperta di farmaci e le sperimentazioni cliniche. Questa rapida crescita è visibile in tutti i sottosettori principali dell’industria farmaceutica, incluso il settore farmaceutico indiano. Tuttavia, il settore farmaceutico indiano si distingue per il suo significativo potenziale di integrazione. Secondo un rapporto Global Market Estimates, la digitalizzazione nel settore farmaceutico indiano dovrebbe crescere a un tasso di crescita annuale composto del 19,2% tra il 2024 e il 2029.

Questa eccellente statistica merita un’analisi completa delle ragioni alla base della rapida adozione, delle tecnologie in arrivo e delle potenziali sfide che le aziende farmaceutiche indiane dovranno affrontare durante questo periodo di crescita.

Quindi, prima, discutiamo i motivi.

Fattori trainanti della trasformazione digitale

Necessità di migliori pratiche di gestione dei dati

Le aziende farmaceutiche raccolgono grandi volumi di dati ogni giorno; per una comprensione più semplice, uno smartwatch (comunemente usato per monitorare la salute dei volontari di una sperimentazione clinica) genera 2-5 GB di dati al giorno. Le aziende farmaceutiche raccolgono dati da diversi volontari di sperimentazioni cliniche, arrivando a migliaia di GB di dati al mese. Di conseguenza, queste aziende hanno dovuto implementare metodi nuovi, più efficienti e scalabili per la gestione dei dati, portando alla trasformazione digitale dei loro sistemi.

Aumento della concorrenza

L’industria farmaceutica è diventata sempre più saturata e attualmente conta oltre 3000 aziende operative con una rete di oltre 10.000 unità produttive. Questo rapido aumento della concorrenza ha spinto le aziende ad adottare tecnologie che le rendano più efficienti e producano prodotti di qualità superiore. Ciò include non solo laimplementazione di AI e machine learning (ML) ma anche la collaborazione con altre aziende del settore farmaceutico e di altri settori per sviluppare algoritmi, assistenti e piattaforme basate su AI.

Aumento della domanda locale e globale

Negli ultimi anni le aziende farmaceutiche indiane hanno attirato crescente attenzione a livello globale. L’India è attualmente il maggior produttore di vaccini al mondo e il principale fornitore di medicinali generici. Questa maggiore capacità produttiva deriva dalla domanda globale; per esempio, la nostra intervista con il Dr Ashish Sahai, il Responsabile Vaccini Virali presso il Serum Institute of India, ha rivelato che l’India è il maggior produttore di vaccini antipolio orali e iniettabili, che vengono poi utilizzati dalla Organizzazione mondiale della sanità (WHO) per i pazienti in tutto il mondo. Questa crescente domanda globale ha spinto le aziende farmaceutiche a implementare nuovi processi e tecnologie per migliorare la capacità produttiva e realizzare prodotti di qualità superiore e maggiore efficacia.

Sebbene questi tre siano i principali fattori che guidano la trasformazione digitale nell’industria farmaceutica indiana, ci sono anche altri elementi, come la necessità di essere in prima linea nelle scoperte di ricerca, l’aumento delle pressioni regolatorie, le esigenze dei clienti in continua evoluzione, vendite non fisse e la necessità di migliorare redditività e sostenibilità. Congiuntamente, questi fattori hanno spinto le aziende ad adottare varie nuove tecnologie.

Tecnologie_emergenti_che_sostengono_la_trasformazione_digitale

Trasformazione digitale è un processo continuo e, realisticamente, un'azienda non può mai dire: “Abbiamo completato la trasformazione digitale.” Pertanto, è necessario concentrarsi sulle tecnologie e sui metodi emergenti piuttosto che su quelli che la maggioranza ha già implementato. Ce ne sono diversi che corrispondono a questa descrizione.

Innanzitutto, naturalmente, c'è l'AI!

L'AI è già stata implementata in molti processi delle aziende farmaceutiche, ma diciamolo chiaramente: c'è molto più potenziale. L'AI può essere integrata in farmacovigilanza, scoperta di farmaci, conformità normativa, trial clinici, ricerca e sviluppo, formulazione del farmaco, packaging, medicina personalizzata e molto altro ancora! L'implementazione dell'AI nelle aziende farmaceutiche indiane è ancora agli inizi e resta molto potenziale da realizzare.

Analisi avanzata dei dati

Abbiamo già discusso di quanta mole di dati le aziende farmaceutiche debbano raccogliere, gestire e utilizzare. Inoltre, è necessario garantire il consenso ai dati, la loro validità e rilevanza; la gestione dei dati è un compito enorme. Pertanto, l'analisi avanzata dei dati è un'ottima tecnologia emergente per rendere la gestione dei dati più accessibile ed efficiente. Integrando analisi avanzata dei dati e persino analisi predittiva, le aziende potrebbero essere in grado di ottimizzare tutti gli aspetti dell'operazione – dall'approvvigionamento delle materie prime alle vendite e ai risultati dei trial clinici.

Automazione robotica dei processi

L'automazione robotica dei processi (RPA) può gestire attività ripetitive come le sottomissioni regolatorie, la documentazione e l'inserimento dei dati, riducendo l'uso delle risorse umane e diminuendo le probabilità di errori umani. Sebbene i robot siano generalmente usati in vari processi farmaceutici, come il packaging, la documentazione è ancora principalmente supervisionata dalle persone. Pertanto, integrare l'RPA ridurrà significativamente il tempo necessario per questi passaggi.

Gemelli digitali

Come modello virtuale di un oggetto fisico, un gemello digitale può imitare tutte le proprietà, le funzioni e le capacità dell'oggetto reale. I gemelli digitali possono essere usati per testare processi, linee di produzione e perfino formulazioni di farmaci prima di implementarle effettivamente nel mondo reale. L'uso dei gemelli digitali può ridurre i costi consentendo alle aziende di ottimizzare il processo prima della sua effettiva implementazione nel mondo reale.

Calcolo quantistico

Calcolo quantistico può risolvere problemi complessi—questo lo sappiamo tutti. Può essere utilizzato per eseguire calcoli molecolari e chimici complessi necessari per la scoperta di farmaci per accelerare il processo di scoperta. Calcolo quantistico può anche essere utilizzato per ottimizzare i dati dei trial clinici, ad esempio identificando candidati più adatti al trial tra tutti i volontari o prevedendo potenziali risultati.

Tuttavia, l'emergere di queste tecnologie è ancora ostacolato. Sebbene la finanza sia la preoccupazione più impellente (semplicemente perché implementare queste tecnologie è costoso!), l'adozione di queste tecnologie nel settore farmaceutico indiano è frenata da diversi altri motivi.

Principali ostacoli alla trasformazione digitale

La mancanza di forza lavoro qualificata

Lavoratori con competenze nei requisiti normativi e AI, ML, data science e altre tecnologie sono scarsi. Questa carenza di lavoratori qualificati provoca difficoltà di assunzione, rallentando il processo di trasformazione e aumentando i costi di implementazione.

Preoccupazioni etiche e di privacy

Proteggere i dati dei pazienti e i documenti aziendali è molto più difficile quando sono coinvolte tecnologie avanzate, soprattutto quelle come il Internet of Things (IoT). Pertanto, le aziende farmaceutiche devono adottare precauzioni aggiuntive per garantire che i dati dei pazienti siano raccolti, conservati e utilizzati in conformità alle linee guida etiche. L'aumento del rischio di attacchi informatici e violazioni dei dati impone alle aziende farmaceutiche di implementare complesse cybersecurity misure.

Dipendenza dai fornitori

Significativa trasformazione digitale richiede esperti e che le aziende farmaceutiche coinvolgano consulenti e fornitori per assistere durante questi processi. Ciò crea dipendenza dai fornitori, sollevando interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine e sul controllo di qualità. I fornitori possono anche offrire contratti o servizi con periodi di lock-in, creando oneri finanziari aggiuntivi per l'azienda farmaceutica.

Conclusione

Come avrai notato, l'industria farmaceutica indiana ha implementato lentamente nuove tecnologie. Questo ritmo lento è dovuto a vari motivi, inclusi requisiti normativi rigorosi. Tuttavia, l'aumento della concorrenza, la necessità di implementare sistemi efficienti di gestione dei dati e la crescente attenzione globale favoriranno l'integrazione di varie tecnologie, inclusi AI, advanced data analytics, RPA, digital twins and quantum computing. 

La strada per integrare con successo queste tecnologie è complessa, e le aziende farmaceutiche devono superare vincoli finanziari, carenza di personale e preoccupazioni etiche. Tuttavia, una volta superato questo tunnel, le aziende potrebbero ritrovarsi con processi più efficienti, più accurati e più affidabili, traducendosi in un miglioramento complessivo della qualità del prodotto. 

Domande frequenti

1. Quali sono i principali vantaggi della trasformazione digitale per le aziende farmaceutiche indiane?

I vantaggi includono l'accelerazione dei tempi di R&D e scoperta di farmaci, una maggiore efficienza nella produzione, l'ottimizzazione della supply chain e un'assistenza personalizzata al paziente.

2. In quali processi può essere intrapresa la trasformazione digitale?

Le aziende farmaceutiche possono implementare nuove tecnologie in tutte le operazioni, dalla documentazione e scoperta di farmaci alle sperimentazioni cliniche e al marketing.

3. Le aziende farmaceutiche indiane hanno già iniziato a integrare nuove tecnologie?

Sì! Diverse aziende farmaceutiche, inclusa Sun Pharma, hanno già implementato tecnologie come AI e ML.