A corrida da IA da Big Pharma estende-se à descoberta, desenvolvimento e ensaios clínicos de medicamentos – mas a AstraZeneca distinguiu-se ao implementar tecnologia de ensaios clínicos de IA numa escala de saúde pública sem precedentes.
Enquanto os concorrentes otimizam os pipelines internos de I&D, a IA da AstraZeneca já está incorporada nos sistemas nacionais de saúde, rastreando centenas de milhares de pacientes e demonstrando o que acontece quando a IA passa dos laboratórios farmacêuticos para o atendimento real dos pacientes.
A validação clínica apoia esta abordagem. O estudo CREATE da AstraZeneca, apresentado no Congresso Europeu do Câncer de Pulmão em março de 2025, demonstrou um valor preditivo positivo de 54,1% para sua ferramenta de radiografia de tórax com IA – excedendo em muito o limite de sucesso predefinido de 20%.
Por trás desses números: mais de 660 mil pessoas foram examinadas na Tailândia desde 2022, com a IA detectando suspeitas de lesões pulmonares em 8% dos casos. Mais criticamente, o Gabinete Nacional de Segurança Sanitária da Tailândia está agora a expandir esta tecnologia em 887 hospitais com um orçamento de três anos superior a 415 milhões de baht.
Este não é apenas um programa piloto ou uma prova de conceito. É uma tecnologia de ensaios clínicos de IA implantada na escala do sistema nacional de saúde.
A divergência estratégica nas abordagens de ensaios clínicos de IA
O contraste com os concorrentes é revelador. O Centro de Pesquisa de ML da Pfizer reduziu os prazos de descoberta de medicamentos para aproximadamente 30 dias para identificação de moléculas. A empresa usou IA para desenvolver o Paxlovid em tempo recorde, com aprendizado de máquina analisando dados de pacientes 50% mais rápido do que os métodos tradicionais. A Pfizer utiliza agora IA em mais de metade dos seus ensaios clínicos.
A Novartis fez parceria com o Isommorphic Labs, vencedor do Prêmio Nobel Demis Hassabis, e com a Microsoft para “descoberta de medicamentos baseada em IA”. Seu sistema de decisão inteligente usa gêmeos computacionais para simular processos de ensaios clínicos, com locais identificados por IA recrutando pacientes mais rapidamente do que os métodos de seleção tradicionais.
A estratégia “lab in a loop” da Roche itera modelos de IA com experimentos de laboratório. Tendo adquirido a Foundation Medicine e a Flatiron Health, a Roche construiu o maior banco de dados genômico clínico do setor – mais de 800.000 perfis genômicos em mais de 150 subtipos de tumores – visando ganhos de eficiência de 50% no gerenciamento de segurança até 2026.
Vantagem das operações clínicas da AstraZeneca
O que diferencia a AstraZeneca nos ensaios clínicos de IA não é apenas a ambição – é a execução em escala. A empresa realiza mais de 240 ensaios globais em seu pipeline de P&D e incorporou sistematicamente IA generativa em operações clínicas.
É uma “ferramenta de protocolo inteligente”, desenvolvida com redatores médicos, que reduziu o tempo de criação de documentos em 85% em alguns casos. A empresa usa IA para detecção de localização 3D em tomografias computadorizadas, reduzindo o tempo que os radiologistas gastam em anotações manuais.
Mais significativamente, a AstraZeneca é pioneira em grupos de controlo virtuais para ensaios clínicos de IA, utilizando registos de saúde eletrónicos e dados de ensaios anteriores para simular braços de placebo – reduzindo potencialmente o número de pacientes que recebem tratamentos não ativos. Isto representa um repensar fundamental do próprio desenho dos ensaios clínicos.
O programa de rastreio do cancro do pulmão exemplifica este enfoque estratégico. Usando a ferramenta qXR-LNMS da Qure.ai, a AstraZeneca não está apenas conduzindo testes – ela está transformando a infraestrutura de saúde pública. A expansão de Dezembro de 2025 inclui um novo programa de rastreio de trabalhadores industriais que visa 5.000 trabalhadores em quatro províncias tailandesas, expandindo-se agora para além do cancro do pulmão para incluir a detecção de insuficiência cardíaca.
A corrida de aceleração da linha do tempo
As métricas da indústria mostram por que os ensaios clínicos de IA são importantes: o desenvolvimento de medicamentos tradicionais leva de 10 a 15 anos, com uma taxa de fracasso de 90%. Os medicamentos descobertos pela IA alcançam taxas de sucesso de 80-90% na Fase I – o dobro do valor de referência tradicional de 40-65%. Mais de 3.000 medicamentos assistidos por IA estão em desenvolvimento, com mais de 200 aprovações habilitadas por IA esperadas até 2030.
A Pfizer passa da identificação de moléculas para os ensaios clínicos em ciclos de seis semanas. A Novartis analisa 460 mil ensaios clínicos em minutos versus meses. No entanto, o modelo da AstraZeneca proporciona um impacto imediato nos pacientes – detectando hoje cancros em populações desfavorecidas, muitas vezes antes do aparecimento dos sintomas.
A questão dos 410 mil milhões de dólares
O Fórum Económico Mundial prevê que a IA poderá gerar entre 350 e 410 mil milhões de dólares anuais para o setor farmacêutico até 2030. A questão é: qual abordagem capta mais valor: descoberta mais rápida de medicamentos ou operações clínicas mais eficientes?
A aposta da Pfizer no design computacional de medicamentos e a seleção do local de ensaio com base em IA da Novartis podem produzir moléculas inovadoras. O modelo integrado de diagnóstico farmacêutico da Roche cria um fosso de dados proprietário.
Mas a estratégia da AstraZeneca de incorporar ensaios clínicos de IA em todas as operações – desde a geração de protocolos até ao recrutamento de pacientes e submissões regulamentares – está comprovadamente a reduzir o tempo de colocação no mercado, ao mesmo tempo que cria provas do mundo real em grande escala.
A abordagem de parceria da empresa é igualmente distinta. Enquanto outros adquirem empresas de IA ou constroem centros internos, a AstraZeneca colabora com parceiros tecnológicos como Qure.ai e Perceptra, organismos reguladores e sistemas nacionais de saúde para implementar ensaios clínicos de IA onde existem lacunas de infraestrutura.
À medida que a AstraZeneca persegue o seu objetivo para 2030 de fornecer 20 novos medicamentos e atingir 80 mil milhões de dólares em receitas, a sua vantagem em ensaios clínicos de IA não se resume apenas à velocidade – trata-se de provar o valor da IA na fase mais regulamentada e avessa ao risco do desenvolvimento farmacêutico. Enquanto os concorrentes correm para descobrir a próxima molécula inovadora, a AstraZeneca está a reestruturar a forma como os próprios ensaios clínicos são conduzidos.
O vencedor pode não ser determinado por quem cria o algoritmo mais sofisticado, mas por quem implanta a tecnologia de ensaios clínicos de IA onde ela melhora comprovadamente os resultados dos pacientes – em escala, sob escrutínio regulatório e dentro de sistemas de saúde reais.
E nessa corrida a AstraZeneca lidera atualmente.
(Foto da AstraZeneca)
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