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A Inteligência Artificial (IA) está transformando rapidamente as indústrias farmacêutica e de ciências da vida. Projeções indicam que o mercado de IA no setor farmacêutico poderá atingir 13,1 bilhões de dólares até 2034, com a expectativa de reduzir o tempo de desenvolvimento de medicamentos de 5 a 7 anos para apenas 12 a 18 meses.

No entanto, em um ambiente onde a confiança é fundamental, usar IAs não fundamentadas é um jogo perigoso. Um artigo recente publicado no blog da Digital Science faz um alerta crucial: modelos de linguagem genéricos (LLMs) funcionam frequentemente como "caixas pretas", gerando respostas sem rastreabilidade clara e "alucinações" que, na indústria da saúde, podem resultar em erros de vida ou morte. Um relatório da SwissRe previu que, entre 2032 e 2034, o setor de saúde será o que correrá o maior risco de apropriação indevida de IA.

A solução para garantir que a IA seja confiável e rastreável reside em uma arquitetura robusta: os dados FAIR.

O Que São Dados FAIR?

A sigla FAIR refere-se a princípios fundamentais que tornam os dados acionáveis por máquinas:

• Findable (Encontráveis): Os dados recebem uma catalogação padronizada e uma camada unificada de metadados.
  
  
• Accessible (Acessíveis): Uma camada semântica define explicitamente os objetos de negócios, eliminando lacunas de interpretação entre humanos e máquinas.
  
  
• Interoperable (Interoperáveis): Sistemas e softwares diferentes conseguem trocar e utilizar as informações facilmente.
  
  
• Reusable (Reutilizáveis): Em vez de esquemas rígidos de banco de dados, os dados compõem um mapa vivo que pode ser estendido e redirecionado à medida que novas informações são adicionadas.

Dados que não seguem esses princípios ("un-FAIR") geram projetos de IA malsucedidos, desperdiçando tempo e recursos.

Grafos de Conhecimento: A Ponte para os Dados FAIR

Os Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs) são a principal ferramenta para tornar os dados FAIR. Eles são modelos conceituais que visualizam as relações entre objetos e conceitos do mundo real, criando um verdadeiro "gêmeo digital" do cenário de dados de uma organização.

Na indústria farmacêutica, a ciência gera volumes massivos de informações, e dados desconectados entre diferentes laboratórios não apenas atrasam a pesquisa, mas criam silos que prejudicam a eficiência em todas as etapas operacionais.

Com os Grafos de Conhecimento e a padronização de ontologias, dados de diferentes sistemas, localizações geográficas e idiomas podem ser integrados harmoniosamente.

Resultados no Mundo Real

• Aceleração de Insights: A gigante farmacêutica Boehringer Ingelheim, utilizando a plataforma metaphactory, conseguiu que seus pesquisadores fizessem descobertas muito mais rapidamente, graças a uma visão holística e navegável de seus dados internos.
  
  
• Conformidade Regulatória: A mesma empresa simplificou enormemente suas tarefas regulatórias, conseguindo alinhar seus dados internos de produtos diretamente com o banco de dados da Agência Europeia de Medicamentos (EMA).
  
  
• Inteligência Global: Empresas podem conectar seu conhecimento interno ao Dimensions Knowledge Graph, que captura 350 milhões de registros globais anotados semanticamente, facilitando a colaboração e a inovação .

O mercado farmacêutico pertencerá às empresas que não apenas investirem em IA, mas que possuírem os dados mais confiáveis e em formato FAIR.

Para ler o artigo completo e entender como preparar sua estratégia de dados para o futuro, acesse o post original no blog da Digital Science.

Sobre a Digital Science

A Digital Science é uma empresa que acredita em um futuro onde um ecossistema confiável e colaborativo de pesquisa é o que impulsionará o progresso para todos. Luta por uma pesquisa aprimorada, aberta, colaborativa e inclusiva, colaborando com a criação da próxima geração de ferramentas — junto à comunidade científica — e enfrentando alguns dos maiores desafios para o campo da pesquisa.

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