Cosa serve per preparare l'infrastruttura dati di una grande azienda farmaceutica all'intelligenza artificiale

Il team di SnapLogic è tornato in viaggio, questa volta a Londra, per fare il punto sulla situazione attuale dell'intelligenza artificiale nel settore farmaceutico e per analizzarne le prospettive future.

Come suggerisce il nome, Digi-Tech Pharma & AI è un evento dedicato al settore farmaceutico e alle opportunità e alle sfide legate all'introduzione dell'intelligenza artificiale in questo ambito. 

La giornata è iniziata con una dichiarazione d’intenti, con l’affermazione piuttosto provocatoria lanciata dal palco secondo cui«i chatbot non sono IA». Sono propenso a concordare sul fatto che molti casi d’uso dell’IA, specialmente in ambito aziendale, non si prestino ai modelli di interfaccia conversazionale, principalmente a causa della latenza che si verifica in qualsiasi caso d’uso che richieda l’elaborazione di una quantità non trascurabile di dati.

L'altra grande sfida (annunciata fin dall'inizio e che ha costituito un filo conduttore costante durante i due giorni dell'evento) riguardava la spiegabilità e l'osservabilità. I modelli "black-box" non sono sufficienti, e forse lo sono ancora meno nel settore farmaceutico; ci si aspetta infatti che qualsiasi risultato sia documentato, spiegabile e verificabile, anche a distanza di tempo.

Cosa si aspetta il settore farmaceutico dall'intelligenza artificiale

Questo dibattito sulla necessità specifica di una governance è importante perché, quando si discutono progetti che fanno ampio ricorso all'IT, come l'integrazione dei dati o l'intelligenza artificiale, è fin troppo facile ritrovarsi a dialogare prevalentemente con figure del settore IT e a concentrarsi principalmente su questioni tecniche. Al DigiTech Pharma & AI, invece, le discussioni hanno riguardato il settore farmaceutico, tra persone che utilizzano l'IT e l'intelligenza artificiale come strumenti al servizio di altri obiettivi, con requisiti molto specifici su come tali strumenti possano e debbano essere implementati.

In tutti i settori in cui SnapLogic opera, abbiamo constatato che i progetti di natura tecnologica tendono a non raggiungere il loro pieno potenziale a causa della mancanza di un obiettivo chiaro e concreto verso cui tendere e in base al quale misurare i risultati. Quando emerge una nuova capacità tecnologica, come l'attuale generazione di IA, è necessario sfruttarla per raggiungere obiettivi concreti affinché abbia successo. Questo rende importante per noi, in quanto tecnologi, ascoltare conversazioni come queste, che precedono l'IT, per assicurarci di essere in linea con tali esigenze.

Questo allineamento è particolarmente importante perché l'implementazione e la scalabilità dell'IA comportano nuove sfide che vanno oltre quelle condivise con le precedenti ondate tecnologiche, proprio a causa della sua immediata efficacia. È fin troppo facile che l'IA finisca per trovarsi in un divario tra le sue elevate capacità tecniche e la capacità dell'azienda di adottarla e adattarsi ad essa. In molte organizzazioni, la maturità organizzativa e architettonica complessiva è ancora in ritardo rispetto alle capacità tecniche, anche laddove esistono singoli settori con un elevato livello di competenza.

È fin troppo facile che l'intelligenza artificiale finisca per rimanere intrappolata nel divario tra le sue elevate capacità tecniche e la capacità dell'azienda di adottarla e adattarsi ad essa.

I primi progressi dell'intelligenza artificiale nel settore farmaceutico

Con questo non voglio dire che l'industria farmaceutica non stia sfruttando l'intelligenza artificiale! Nel corso dei due giorni abbiamo ascoltato numerose storie di successo, con progetti in molti settori diversi. Tra questi:

• Progetti di “gemello digitale”, che aprono la strada alla ricerca in silico
• Iniziative di condivisione dei dati tra il mondo industriale e quello accademico, comprese le modalità per integrare le conoscenze locali con modelli condivisi
• Una ricerca talmente complessa da risultare incomprensibile per i non addetti ai lavori come me (ma che sembrava davvero impressionante, soprattutto dopo una rapida ricerca su Wikipedia per farmi almeno un'idea generale dell'argomento trattato)

Sono riuscito a ricollegarmi alla conversazione quando si è parlato di cosa si fosse imparato da quei progetti e di cosa fosse necessario per andare oltre. Questo è il campo in cui SnapLogic si trova a proprio agio e, infatti, la mia presentazione verteva proprio sul successo dei nostri progetti con clienti del settore farmaceutico come AstraZeneca o Boehringer Ingelheim.

Responsabilità dei dati e dei risultati

Approfondendo il tema introduttivo relativo alla necessità per le aziende di assumersi la responsabilità dei progetti di IA, si è discusso ampiamente della titolarità dei dati e di come integrarli negli obiettivi aziendali. Questo cambiamento richiede una competenza informatica da parte dell'azienda, piuttosto che la cessione della titolarità ai reparti IT.

Un altro aspetto fondamentale è stato quello di considerare l’IA come un fattore abilitante di nuove funzionalità, non come una risorsa statica da aggiungere a un inventario. Ciò era perfettamente in linea con quanto emerso all’evento Gartner Data & Analytics tenutosi un paio di settimane fa, dove si è assistito al passaggio dal concetto di“human in the loop”a quello, ben più stimolante, di“human in the lead”.

Questo cambiamento è importante perché rappresenta la chiave di lettura attraverso la quale è possibile individuare i casi d'uso più promettenti. Sta diventando chiaro che la produttività personale, per quanto possa essere potenziata dall'intelligenza artificiale, è una cosa diversa dall'eccellenza operativa. 

Nel settore farmaceutico, aumentare la produttività di un singolo ricercatore non inciderà in modo significativo sulle ambizioni di cui si è discusso durante la conferenza: nuovi trattamenti, sviluppati con metodi innovativi e somministrati in modo più capillare ed efficace.

Amministrazione e revisione contabile

Data la delicatezza delle informazioni gestite, sia che si tratti di proprietà intellettuale di grande valore sia di dati protetti relativi ai pazienti, la governance rappresenta una priorità assoluta. La governance IT non può essere un aspetto secondario, ma deve essere integrata in modo proattivo nella ricerca e nell'assistenza ai pazienti, sia nella fase precedente allo sviluppo che in quella successiva all'implementazione. 

Per integrare efficacemente l'intelligenza artificiale in questo contesto è necessario riesaminare e aggiornare l'intero flusso di lavoro, anziché limitarsi ad aggiungere la nuova tecnologia aciò che "è sempre stato fatto". Questa integrazione profonda fa la differenza tra dati sufficientemente solidi da orientare la ricerca verso nuove direzioni e dati appena sufficienti a confermare ciò che è già accaduto. Per ottenere tale accelerazione è necessaria un'infrastruttura digitale in grado di collegare l'intenzione all'azione e ai dati, accelerando così il processo decisionale basato su dati concreti.

Un altro aspetto da sottolineare è che l'MCP ha fatto il suo ingresso anche nel settore farmaceutico, con diversi fornitori che propongono nuovi modi per consentire agli agenti di accedere alle loro offerte. Questa proliferazione delle modalità di accesso rende ancora più cruciale una corretta gestione di tali interazioni tra agenti. 

Ho avuto diverse conversazioni sulle nuove funzionalità di Trusted Agent Identity di SnapLogic, che propagano le credenziali di accesso degli utenti agli agenti e lungo l'intera catena fino agli strumenti e alle risorse a cui tali agenti accedono. Ciò è importante sia nell'immediato che nel lungo periodo, in quanto consente di verificare e analizzare le azioni intraprese in passato.

Abbattere le barriere

Il ben noto problema della frammentazione dei sistemi informatici è forse particolarmente diffuso nelle grandi aziende farmaceutiche che si sono espanse attraverso fusioni e acquisizioni, con tutte le duplicazioni e le incongruenze che ciò comporta. Infatti, uno dei relatori ha accennato al fatto che stavano cercando di integrare 800 sistemi diversi, cosa del tutto normale in questo settore. 

I principali problemi legati ai silos di dati, sollevati più volte nel corso della conferenza, sono per lo più gli stessi riscontrati in altri settori, ma con alcune peculiarità specifiche del settore farmaceutico:

• Duplicazione degli sforzi dovuta a progetti paralleli che non sono a conoscenza dei rispettivi lavori
• Mancanza di accesso ai dati esistenti, sia che si tratti di ricerca di base che di studi clinici
• Difficoltà nel rendere i dati FAIR (reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili)

La buona notizia è che l'integrazione dei silos non solo risponde a queste preoccupazioni, ma riduce anche al minimo il rischio legato agli investimenti in nuove soluzioni digitali. Questo vantaggio si manifesta in diversi modi.

Uno è di natura tecnica: la creazione di una solida base integrata di dati, fondamentale per il successo delle nuove iniziative nel campo della ricerca e dell'assistenza sanitaria rese possibili dall'intelligenza artificiale. 

L'altro aspetto è di natura più filosofica e riporta alla questione della proprietà. In un ambiente frammentato, l'attenzione è concentrata sulla proprietà di un determinato sistema o insieme di dati. Un'architettura integrata consente invece la progettazione congiunta di strumenti condivisi, anziché un approccio esclusivo incentrato sulla proprietà delle risorse di dati. 

È proprio questo approccio collaborativo a garantire quella maggiore rapidità nell'erogazione dei servizi a vantaggio di tutti: le aziende farmaceutiche, gli operatori sanitari e, naturalmente, i pazienti, ovvero, prima o poi, tutti noi.

Conclusione

Una delle sintesi più concise è stata quella di Frederik Buijs della Roche, il quale ha affermato: 

«La governance dei dati è fondamentale per accelerare i processi, l'alfabetizzazione dei dati per espandere la portata e la condivisione dei dati per ottenere risultati efficaci.» 

Grazie alle funzionalità della piattaforma SnapLogic e all'esperienza dei nostri Enterprise Architect e dei nostri partner specializzati in materia di consulenza, siamo in grado di soddisfare le esigenze dei nostri clienti su tutti e tre i fronti, sia nel settore farmaceutico che in qualsiasi altro dei numerosi settori in cui operiamo.