A AstraZeneca utiliza IA em ensaios clínicos para transformar os resultados dos pacientes

A corrida para implementar a IA nas grandes empresas farmacêuticas abrange a descoberta, o desenvolvimento e os ensaios clínicos de medicamentos. A AstraZeneca, no entanto, destacou-se ao implementar a IA em ensaios clínicos numa escala de saúde pública sem precedentes.

Enquanto os concorrentes se concentram em otimizar a pesquisa e o desenvolvimento internos, a AstraZeneca já integrou sua IA aos sistemas nacionais de saúde. Ela examina centenas de milhares de pacientes, demonstrando o impacto real de transferir a IA do laboratório para a linha de frente dos cuidados de saúde.

A validação clínica apoia esse modelo. Apresentado no Congresso Europeu de Câncer de Pulmão de 2025, o estudo CREATE da AstraZeneca mostrou que sua ferramenta de IA para raios-X do tórax alcançou um valor preditivo positivo de 54,1%, superando em muito a meta de sucesso pré-definida de 20%.

Por trás desses números: mais de 660.000 pessoas examinadas na Tailândia desde 2022, com a IA sinalizando lesões pulmonares suspeitas em 8% dos casos. Crucialmente, o Escritório Nacional de Segurança Sanitária da Tailândia está agora implementando essa tecnologia em 887 hospitais, apoiada por um orçamento de três anos superior a 415 milhões de baht.

Não se trata de um piloto limitado ou prova de conceito. É IA para ensaios clínicos operando na escala de todo um sistema nacional de saúde.

Estratégias divergentes em IA para ensaios clínicos

O contraste com outros líderes farmacêuticos é instrutivo. O Centro de Pesquisa de ML da Pfizer reduziu os prazos de descoberta de medicamentos, identificando moléculas em aproximadamente 30 dias. A empresa usou IA para desenvolver o Paxlovid em velocidade recorde, com o aprendizado de máquina analisando os dados dos pacientes 50% mais rápido do que as abordagens convencionais. A IA agora desempenha um papel em mais da metade dos ensaios clínicos da Pfizer.

A Novartis colabora com a Isomorphic Labs (fundada pelo ganhador do Prêmio Nobel Demis Hassabis) e a Microsoft na descoberta de medicamentos impulsionada por IA. Seu Sistema de Decisão Inteligente usa gêmeos computacionais para simular processos de ensaios, com locais selecionados por IA recrutando pacientes mais rapidamente do que os métodos tradicionais.

A Roche emprega uma estratégia de “laboratório em ciclo”, alternando modelos de IA com experimentos físicos. Após as aquisições da Foundation Medicine e da Flatiron Health, a Roche construiu o maior banco de dados genômico clínico do setor — mais de 800.000 perfis em mais de 150 subtipos de tumores — e tem como meta um ganho de 50% em eficiência na gestão de segurança até 2026.

A vantagem operacional da AstraZeneca em ensaios clínicos

A distinção da AstraZeneca em IA para ensaios clínicos decorre da execução em escala. Com mais de 240 ensaios ativos globalmente, a empresa integrou sistematicamente a IA generativa em suas operações clínicas.

Um exemplo é sua “ferramenta de protocolo inteligente”, desenvolvida com redatores médicos, que reduziu o tempo de criação de documentos em até 85%. A empresa também usa IA para detecção de localização 3D em tomografias computadorizadas, reduzindo drasticamente o tempo que os radiologistas gastam em anotações manuais.

Mais significativamente, a AstraZeneca é pioneira em grupos de controle virtuais para ensaios. Ao usar registros eletrônicos de saúde e dados históricos de ensaios para simular braços de placebo, ela pode reduzir potencialmente o número de pacientes que recebem tratamentos inativos — uma mudança fundamental no desenho dos ensaios.

A iniciativa de rastreamento do câncer de pulmão exemplifica essa estratégia. Usando a ferramenta qXR-LNMS da Qure.ai, a AstraZeneca não está apenas realizando um ensaio clínico, mas transformando a infraestrutura de saúde pública. Uma expansão prevista para dezembro de 2025 inclui um novo programa de rastreamento de 5.000 trabalhadores industriais em quatro províncias tailandesas, ampliando seu foco do câncer de pulmão para também detectar insuficiência cardíaca.

A corrida para acelerar os prazos

As métricas do setor destacam a importância da IA nos ensaios clínicos. O desenvolvimento tradicional de medicamentos leva de 10 a 15 anos, com uma taxa de falha de 90%. Os medicamentos descobertos pela IA alcançam taxas de sucesso na Fase I de 80% a 90% — o dobro da referência tradicional de 40% a 65%. Mais de 3.000 medicamentos assistidos por IA estão em desenvolvimento, com mais de 200 aprovações habilitadas por IA previstas até 2030.

A Pfizer avança da identificação de moléculas para ensaios clínicos em ciclos de seis semanas. A Novartis pode analisar 460.000 ensaios clínicos em minutos, em vez de meses. No entanto, o modelo da AstraZeneca oferece impacto imediato aos pacientes, detectando cânceres em populações carentes hoje, muitas vezes antes que os sintomas apareçam.

A questão de US$ 410 bilhões

O Fórum Econômico Mundial estima que a IA poderá gerar de US$ 350 a US$ 410 bilhões anualmente para a indústria farmacêutica até 2030. A questão fundamental é qual estratégia captura mais valor: acelerar a descoberta de medicamentos ou otimizar as operações clínicas?

O foco da Pfizer no design computacional de medicamentos e a seleção de locais com base em IA da Novartis podem render moléculas inovadoras. O modelo integrado de diagnóstico farmacêutico da Roche cria uma poderosa vantagem de dados proprietários.

Mas a estratégia da AstraZeneca de incorporar IA em todas as operações clínicas — desde o projeto do protocolo até o recrutamento de pacientes e submissões regulatórias — está comprovadamente reduzindo o tempo de lançamento no mercado, ao mesmo tempo em que gera evidências reais em escala.

O modelo de parceria da empresa é igualmente distinto. Enquanto outras empresas adquirem empresas de IA ou criam centros internos, a AstraZeneca colabora com parceiros de tecnologia como Qure.ai e Perceptra, órgãos regulatórios e sistemas nacionais de saúde para implantar a IA onde as lacunas de infraestrutura são maiores.

À medida que a AstraZeneca trabalha para atingir sua meta de 2030 de lançar 20 novos medicamentos e gerar US$ 80 bilhões em receita, sua vantagem em IA em ensaios clínicos não se resume apenas à velocidade. Trata-se de comprovar o valor da IA na fase mais regulamentada e avessa ao risco do desenvolvimento de medicamentos. Enquanto os concorrentes correm para encontrar a próxima molécula revolucionária, a AstraZeneca está reformulando a forma como os ensaios clínicos são conduzidos.

O vencedor final pode não ser determinado por quem constrói o algoritmo mais avançado, mas por quem implementa a IA em ensaios clínicos onde ela melhora tangivelmente os resultados dos pacientes — em escala, sob escrutínio regulatório e dentro de sistemas de saúde reais.

Nessa corrida, a AstraZeneca atualmente lidera.

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