La colaboración entre OpenAI y la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. (FDA) busca implementar herramientas de inteligencia artificial para acelerar los procesos de evaluación y aprobación de nuevos fármacos.
La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. (FDA) ha iniciado conversaciones con OpenAI para explorar cómo la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la eficiencia en la evaluación de medicamentos. Estas discusiones se centran en un proyecto denominado «cderGPT», una herramienta potencial basada en IA destinada a asistir al Centro de Evaluación e Investigación de Medicamentos de la FDA.
El comisionado de la FDA, Marty Makary, expresó en la plataforma X: «¿Por qué tarda más de 10 años en llegar un nuevo medicamento al mercado? ¿Por qué no estamos modernizados con IA y otras cosas? Acabamos de completar nuestra primera revisión científica asistida por IA para un producto y eso es solo el comienzo».
Aunque no se han firmado contratos formales, las reuniones han involucrado a representantes de OpenAI y a miembros del Departamento de Eficiencia Gubernamental, una iniciativa asociada a Elon Musk. Jeremy Walsh, recientemente nombrado como el primer director de IA de la FDA, ha liderado estas discusiones.
La FDA planea desplegar herramientas de IA en todos sus centros para el 30 de junio de 2025, tras un programa piloto exitoso que demostró cómo la IA puede reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas en el proceso de aprobación de medicamentos. Este enfoque busca acortar el proceso de aprobación, que tradicionalmente toma entre seis y diez meses.
Expertos de la industria, como Rafael Rosengarten, CEO de Genialis, apoyan la automatización de tareas básicas, pero advierten sobre la importancia de la calidad de los datos y la validación de los modelos. Rosengarten señaló: «Estas máquinas son increíblemente adeptas para aprender información, pero deben ser entrenadas de manera que aprendan lo que queremos que aprendan».
La iniciativa de la FDA representa un paso significativo hacia la integración de la inteligencia artificial en procesos regulatorios, con el objetivo de mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de aprobación de nuevos tratamientos médicos.