La inteligencia artificial (IA) agéntica está llamada a transformar las operaciones de acceso al mercado de la industria farmacéutica a medida que aumentan las exigencias regulatorias, de precios y de generación de evidencia. Así lo recoge el libro blanco 'La IA agéntica en el acceso al mercado: una nueva ecuación global para los líderes del sector farmacéutico en materia de acceso al mercado', elaborado por BIP, que analiza el potencial de estos sistemas a lo largo del ciclo de vida de los medicamentos.
El informe explica que la industria farmacéutica ha pasado de la analítica predictiva a la IA generativa y se encuentra ahora en una nueva etapa marcada por la IA agéntica, definida como sistemas capaces de realizar razonamientos y acciones autónomas de varios pasos. Según el documento, su adopción ya se está extendiendo en diferentes áreas de la cadena de valor farmacéutica.
En el ámbito del acceso al mercado, el documento destaca que la presión regulatoria y de precios se ha intensificado a escala global, con factores como el Reglamento europeo de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (HTAR), la ‘Inflation Reduction Act’ (IRA) de EEUU, las políticas de ‘Most Favoured Nation’ (MFN, por sus siglas en inglés), los contratos basados en resultados y el aumento de los requisitos de evidencia en vida real (RWE).
Esta evolución ha incrementado la complejidad de las decisiones de acceso y la carga analítica de los equipos, que deben trabajar con datos fragmentados, coordinar distintas funciones y responder a unas expectativas cambiantes de los pagadores. De hecho, el informe recoge que el 67% de los responsables de acceso al mercado consultados identifica el volumen y la complejidad de los dosieres de evaluación de tecnologías sanitarias (HTA) y la gestión de los precios internacionales de referencia como problemas operativos clave.
Según el informe, una de las principales limitaciones actuales es que muchas organizaciones siguen utilizando herramientas digitales de primera generación, como bases de datos de inteligencia sobre HTA o sistemas de gestión documental. Estas soluciones permiten localizar información, pero no razonan ni actúan sobre ella.
El informe señala que todos los responsables de acceso al mercado participantes en la encuesta de BIP utilizan modelos de lenguaje de propósito general (LLM) para funciones relacionadas con el acceso, mientras que aproximadamente un 33% dispone de herramientas avanzadas y específicas.
Frente a estas soluciones, la IA agéntica puede coordinar diferentes fuentes de datos y herramientas y actuar de manera autónoma en procesos complejos. Entre sus posibles aplicaciones, el libro blanco identifica la monitorización continua de publicaciones de HTA, actualizaciones de cobertura de los pagadores y cambios regulatorios; la generación y adaptación de dosieres específicos para cada país; y la elaboración de estrategias de evidencia a partir de revisiones sistemáticas de la literatura y datos de vida real.
No obstante, también menciona que puede aplicarse a la investigación de resultados y economía de la salud (HEOR), "donde los agentes podrían convertir especificaciones de modelos en código operativo, ejecutar cientos de análisis de sensibilidad y actualizar los modelos con datos de vida real después del lanzamiento".
En materia de precios y gestión posterior al lanzamiento, el documento plantea asimismo la posibilidad de simular el impacto de las cascadas de precios internacionales de referencia, generar estrategias para las negociaciones con pagadores y realizar un seguimiento de los datos de registros de pacientes frente a las condiciones de los acuerdos de entrada gestionada (MEA), con generación automatizada de informes de cumplimiento.
El HTA, entre las principales áreas de aplicación
La adopción, sin embargo, requeriría avanzar de proyectos piloto hacia modelos de uso escalables. Ante este escenario, el libro blanco considera necesario reforzar las capacidades relacionadas con los datos, la gobernanza y la supervisión humana antes de ampliar progresivamente la utilización de estas tecnologías.
Entre los primeros casos de uso de alto impacto y menor riesgo, el informe sitúa la monitorización de HTA y las revisiones sistemáticas de literatura. Posteriormente, las compañías podrían extender la aplicación de la IA agéntica a la generación de dosieres, los modelos HEOR, la inteligencia sobre pagadores y la integración de flujos de trabajo. A más largo plazo, el objetivo sería avanzar hacia ecosistemas capaces de apoyar la optimización en tiempo real de precios y reembolsos, la monitorización automatizada del cumplimiento y la toma continua de decisiones de acceso.
Precisamente, el desarrollo de dosieres de HTA, la monitorización de HTA y la síntesis de evidencia son señalados como el área prioritaria de despliegue de IA agéntica por el 67% de los responsables de acceso al mercado encuestados por BIP.
El informe recoge además un caso de aplicación en una compañía biofarmacéutica global, en el que se incorporó un agente de análisis de brechas de datos dentro del entorno corporativo de IA. El sistema automatiza la identificación, evaluación comparativa, validación y priorización de brechas de evidencia, combinando el análisis de evidencia interna con la revisión del entorno externo y la generación de informes estructurados; mientras que el flujo incorpora trazabilidad, controles de datos y supervisión experta.
Tres prioridades para avanzar
Por último, el libro blanco plantea tres prioridades para las organizaciones que quieran avanzar en la adopción de IA agéntica en acceso al mercado: establecer un modelo operativo transversal, priorizar los casos de uso de mayor impacto e incorporar una gobernanza sólida desde el principio.
Según el documento, "estas bases permitirían pasar de los proyectos piloto a una adopción de la IA escalable y confiable en acceso al mercado". Las organizaciones que actúen de forma temprana, concluye, estarán "mejor posicionadas para mejorar la calidad de los dosieres, reforzar la inteligencia sobre los pagadores y acelerar los resultados de acceso a medida que madure la adopción de la IA agéntica".
