Descubrimiento e investigación
Cribado virtual, diseño generativo de moléculas y minería de literatura científica para encontrar candidatos viables antes y mejor.
IA para la industria farmacéutica
AI across every
AI across every
Pipeline
Del descubrimiento de moléculas al producto en el mercado. Llevamos inteligencia artificial a las tres fases de tu pipeline farmacéutico — con gobernanza, trazabilidad y cumplimiento regulatorio en cada paso.
Tres fases · Una plataforma
IA en cada fase del pipeline
Un mismo motor de datos y modelos, gobernado de extremo a extremo, aplicado a las tres fases que definen el ciclo de vida de un fármaco.
Desarrollo clínico
Diseño de ensayos, reclutamiento de pacientes y análisis de datos clínicos para acelerar las fases I–III con menos riesgo.
Producción y mercado
Calidad predictiva, optimización de la cadena de suministro y farmacovigilancia para llegar al mercado con seguridad y a escala.
Phase 1
Descubrimiento e investigación
Aplicamos modelos generativos y predictivos para explorar el espacio químico a una velocidad imposible para el laboratorio tradicional. De millones de moléculas a una lista corta de candidatos prometedores, con la evidencia que justifica cada decisión.
Explorar esta fase- Diseño generativoGeneración de novo de moléculas con propiedades objetivo.
- Cribado virtualPriorización de candidatos por afinidad y toxicidad predicha.
- Minería de literaturaExtracción de conocimiento de papers y patentes con LLMs.
- Predicción ADMETModelos de absorción, metabolismo y toxicidad temprana.
Phase 2
Desarrollo clínico
El ensayo clínico es la fase más cara y arriesgada. La IA optimiza el diseño del protocolo, identifica y recluta a los pacientes adecuados y vigila los datos en tiempo real, reduciendo plazos y desviaciones sin comprometer el rigor.
Explorar esta fase- Diseño de protocoloSimulación de escenarios y criterios de inclusión óptimos.
- ReclutamientoIdentificación de cohortes elegibles sobre datos reales.
- MonitorizaciónDetección de anomalías y señales de seguridad en vivo.
- Brazo sintéticoGrupos de control con datos históricos (RWD/RWE).
Phase 3
Producción y mercado
Una vez aprobado, el reto es fabricar con calidad constante, distribuir sin roturas y vigilar la seguridad del fármaco en el mundo real. La IA convierte cada lote, cada envío y cada notificación en una señal que protege al paciente y al negocio.
Explorar esta fase- Calidad predictivaControl de procesos y detección temprana de desviaciones.
- Cadena de suministroPrevisión de demanda y optimización de inventario.
- FarmacovigilanciaClasificación automática de eventos adversos.
- Acceso al mercadoEvidencia de valor para pagadores y reguladores.
Cómo conectamos
De tus fuentes a cada fase del pipeline
Una arquitectura de datos común sobre Microsoft Fabric y Azure AI que alimenta una solución distinta en cada fase. Desliza para ver el flujo.
Caso real · Almirall
Tres iniciativas, una por fase
Aplicado a una compañía especializada en dermatología médica e inmunodermatología. Cada fase del pipeline activa una solución de IA concreta.
Phase 1 · Descubrimiento
Punto de entrada recomendado
Medical Affairs Scientific Copilot
Por qué es clave: aprovecha conocimiento científico que ya existe, tiene bajo riesgo regulatorio y demuestra ROI rápido. Es la puerta de entrada hacia la IA clínica avanzada.
El problema
Miles de documentos científicos dispersos. Localizar información y responder consultas consume tiempo, con respuestas inconsistentes.
Qué entrega
- Respuestas científicas trazables a la fuente
- Resúmenes y dossiers médicos automáticos
- Comparativas competitivas
- Búsqueda semántica avanzada
Usuarios
Medical Affairs · Medical Information · MSLs · Regulatory Affairs
Stack
- Azure OpenAI
- Azure AI Search
- Microsoft Fabric
- Semantic Kernel
- Teams
- Power BI
Phase 2 · Desarrollo clínico
Alta complejidad
Clinical Trial Intelligence Platform
Por qué es clave: ataca directamente el time-to-market: acelera reclutamiento, reduce coste operativo y aumenta la probabilidad de éxito del ensayo.
El problema
Reclutamiento lento, altos costes operativos, desviaciones de protocolo, abandono de pacientes y falta de visibilidad en tiempo real.
Qué entrega
- Predicción de reclutamiento
- Matching paciente–estudio
- Alertas de riesgo y predicción de abandono
- Identificación de centros problemáticos
Usuarios
Clinical Operations · Study Managers · CRAs · Medical Monitors
Stack
- Microsoft Fabric
- Azure OpenAI
- Azure AI Search
- Azure Databricks
- Azure ML
- FHIR APIs
- Power BI
Phase 3 · Producción y mercado
Muy alta complejidad
Dermatology Vision AI Platform
Por qué es clave: habilita medicina personalizada y genera Real World Evidence diferencial — un activo competitivo más allá del lanzamiento.
El problema
La evaluación dermatológica depende de criterios subjetivos, con variabilidad entre evaluadores y seguimiento longitudinal difícil de estandarizar.
Qué entrega
- Score automático de gravedad (PASI/EASI/DLQI)
- Evolución temporal y biomarcadores digitales
- Predicción de respuesta al tratamiento
- Seguimiento remoto de pacientes
Usuarios
Dermatólogos · Clinical Research · Medical Affairs · Investigadores
Stack
- Azure AI Vision
- OpenAI Vision
- PyTorch
- TensorFlow
- Databricks
- MLflow
Arquitectura corporativa unificada
Una sola plataforma de datos, tres aplicaciones
El mismo lago de datos y la misma capa de IA alimentan las tres fases. Se construye una vez; se reutiliza en todo el pipeline.
Fuentes
Clinical TrialsHospital SystemsScientific LiteratureRegulatory DocsMedical AffairsDermatology Images
→
Microsoft Fabric
Data FactoryOneLakeData EngineeringData Science
→
Azure AI Layer
Azure OpenAIAI SearchAI VisionAgentic Framework
→
Aplicaciones
P1 · Medical Affairs CopilotP2 · Clinical Trial IntelligenceP3 · Dermatology Vision AI
Qué solución aplica a cada fase — y por qué
| Fase | Solución | Stack principal | Por qué es clave | MVP · Presupuesto |
|---|---|---|---|---|
| Phase 1 Descubrimiento |
Medical Affairs Copilot | Azure OpenAI · AI Search · Fabric · Semantic Kernel | Bajo riesgo regulatorio y ROI rápido. Puerta de entrada a la IA clínica. | 6–8 sem · 80–300 k€ |
| Phase 2 Desarrollo clínico |
Clinical Trial Intelligence | Fabric · Azure OpenAI · Databricks · Azure ML · FHIR | Acelera el time-to-market y eleva la probabilidad de éxito del ensayo. | 3–4 mes · 250 k€–1 M€ |
| Phase 3 Producción y mercado |
Dermatology Vision AI | Azure AI Vision · OpenAI Vision · PyTorch · Databricks · MLflow | Medicina personalizada y Real World Evidence diferencial. | 6 mes · 500 k€–5 M€+ |
Recomendación: empezar por la Fase 1 (Medical Affairs Copilot) como prueba de valor de bajo riesgo, y escalar hacia las Fases 2 y 3 sobre la misma plataforma Fabric + Azure OpenAI.
Capacidades
Construido para los tres tramos del pipeline
Componentes reutilizables que se combinan según la fase en la que trabajes.
◆
Modelos a medida
Modelos entrenados sobre tus datos, no genéricos.
⬡
Datos gobernados
Linaje, versionado y trazabilidad completa.
▲
Cumplimiento
GxP, GDPR y 21 CFR Part 11 desde el diseño.
●
Despliegue flexible
Cloud, on-prem o híbrido según tu política.
✦
Humano en el bucle
Decisiones críticas siempre supervisadas.
◈
Integración
Conecta con tus LIMS, ELN, CTMS y ERP.
Una plataforma, extremo a extremo
El mismo motor en las fases 1, 2 y 3
No son tres herramientas inconexas. Es una capa única de datos, modelos y gobernanza que acompaña a la molécula desde el primer cribado hasta la farmacovigilancia post-comercialización.
Ver la plataforma−40%tiempo en descubrimiento
3×velocidad de reclutamiento
99,9%trazabilidad de datos
24/7farmacovigilancia
Confianza y cumplimiento
IA que un regulador puede auditar
Cada predicción es explicable, versionada y trazable. Porque en farma no basta con acertar: hay que poder demostrarlo.
GxP
21 CFR Part 11
GDPR / RGPD
ISO 27001
EU AI Act
Llevemos la IA a tu pipeline
Cuéntanos en qué fase estás y diseñamos contigo el primer caso de uso.
Te responderemos en menos de 24 h laborables.