El conglomerado tecnológico chino Huawei tiene previsto ampliar su colaboración en materia de inteligencia artificial con empresas farmacéuticas locales hacia el desarrollo de fármacos y la práctica clínica, según ha declarado un alto directivo de la compañía.
Este movimiento subraya la ambición de Huawei por hacerse un hueco en el pujante mercado del descubrimiento de fármacos mediante inteligencia artificial, un sector donde las farmacéuticas están invirtiendo en herramientas de modelización y laboratorios automatizados para acortar los plazos de desarrollo y mejorar la eficiencia.
“A medida que profundicemos en nuestra investigación sobre la inteligencia artificial en el campo médico, surgirán más colaboraciones y resultados con las empresas farmacéuticas, desde la fabricación de medicamentos hasta la fase clínica y su implementación final”, señaló William Zhang, presidente de la unidad de negocio de salud de Huawei, en declaraciones a Reuters este miércoles.
Zhang afirmó que Huawei ya mantiene algunas colaboraciones en el ámbito de la práctica clínica en hospitales y que está explorando nuevas oportunidades, aunque no ofreció más detalles al respecto.
En la actualidad, los proyectos se desarrollan principalmente con fabricantes de medicamentos nacionales, añadió el directivo.
El gigante estadounidense de los semiconductores Nvidia ya ha sellado alianzas relacionadas con la inteligencia artificial con farmacéuticas como Eli Lilly y Novo Nordisk, en un momento en que las empresas tecnológicas buscan capitalizar la creciente demanda de investigación de fármacos impulsada por esta tecnología.
Huawei ofrece herramientas para el cribado de compuestos farmacológicos potencialmente viables, junto con sus chips Ascend y Kunpeng.
En mayo, la compañía informó de que un proyecto en el que participaba la empresa estatal Guangzhou Pharmaceutical Holdings supuso la primera validación de producción en el sector de modelos de investigación de fármacos mediante inteligencia artificial desarrollados de forma independiente y adaptados a sus tecnologías Ascend y Kunpeng.
Las previsiones del sector sugieren que el uso del aprendizaje automático para optimizar el descubrimiento de objetivos, diseñar moléculas y agilizar la planificación de los ensayos clínicos podría reducir a la mitad los plazos y costes del desarrollo en fase inicial en los próximos tres a cinco años, según ha informado Reuters anteriormente.
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