IMPACTO DE LA IA EN EL DESCUBRIMIENTO DE NUEVOS FÁRMACOS. 1.23.pptx

IMPACTO DE LA IA EN EL DESCUBRIMIENTO DE NUEVOS FÁRMACOS. PPT

1. CICLO: SEGUNDO DOCENTE : FELIX JULIAN VALERIO HARO​ INTEGRANTES: MILY MANDUJANO PEREZ JENNY GARCIA FERNANDEZ ZILA INGA LOPEZ IMPACTO DE LA IA EN EL DESCUBRIMIENTO DE NUEVOS FÁRMACOS METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA I FARMACIA Y BIOQUÍMICA

2. OBSERVACIÓN El descubrimiento de nuevos fármacos es un proceso complejo, costoso y prolongado, con una tasa de éxito limitada.En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta transformadora, ofreciendo soluciones innovadoras para optimizar y acelerar diversas etapas del desarrollo farmacéutico.

3. OBSERVACIÓN EJEMPLOS Empresas como Exscientia y BenevolentAI han logrado acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos,reduciendo los plazos de años a meses, mediante la integración de IA en sus plataformas. La formación de profesionales capaces de interactuar críticamente con modelos algorítmicos, así como la evaluación del impacto ambiental del uso intensivo de recursos computacionales, son aspectos que requieren mayor atención en los programas académicos.

4. ¿Cuál es el impacto ambiental del uso intensivo de recursos computacionales en el descubrimiento de fármacos con IA? El consumo elevado de energía y recursos computacionales puede contribuir al cambio climático y la huella de carbono. La generación de residuos electrónicos y la minería de recursos pueden ser otros impactos negativos. Cómo se puede mejorar la formación de profesionales para interactuar con tecnologías de IA en el descubrimiento de fármaco ? . Desarrollando programas educativos interdisciplinarios que combinen IA, farmacología, química y biotecnología. . Incorporando proyectos prácticos y colaboraciones con industrias para brindar experiencia real. PROBLEMAS ¿Cuáles son los desafíos actuales en la integración de la IA en el descubrimiento de fármacos desde una perspectiva educativa? La falta de estudios y programas educativos que aborden la intersección de la IA y el descubrimiento de fármacos. La necesidad de formar profesionales con habilidades en IA y conocimientos en farmacología y química .

5. PROBLEMAS IDENTIFICADOS Falta de estandarización en la reportación de algoritmos y validación experimental de resultados generados por IA. Limitaciones en la replicabilidad y reproducibilidad de los modelos de IA. Sesgo en la selección de estudios y riesgo de sesgo en la investigación. Falta de homogeneidad en los estudios .

6. HIPÓTESIS : "La aplicación de la inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos reduce el tiempo de desarrollo de nuevos medicamentos en un X%" . "La integración de la inteligencia artificial en el proceso de descubrimiento de fármacos reduce el costo de desarrollo de nuevos medicamentos en un X%". La inteligencia artificial mejora la precisión en la identificación de dianas terapéuticas en un X% en comparación con los métodos tradicionales".

7. EXPERIMENTACIÓN Se aplicó un enfoque cuantitativo, descriptivo y correlacional (metodología PRISMA) con datos numéricos de investigaciones publicadas De 746 estudios iniciales, 36 cumplieron criterios de inclusión y fueron analizados (2015-2025) PRISMA. Este método asegura transparencia y rigor para cada paso de la selección de estudios… Se analizaron datos con métodos estadísticos y software (RevMan) para calcular correlaciones y tendencia numéricas. Se describieron las tendencia y se identificaron correlaciones entre las variables 1.TIPO DE INVESTIGACIÓN Revisión sistemática, enfoque cuantitativo ,descriptivo y correlacional 2 . POBLACIÓN Y MUESTRA 36 estudio de un total de 742 seleccionados 3. VARIABLES ANALIZADOS Tipo de algoritmo de IA Etapa de proceso medico o farmacéutico Resultados medibles 4. PROCESO METODOLÓGICO (PRISMA 2020) 742 identificación 88 cribado 54 revisión 37 evaluación 36 inclusión final 5CORRELACIONAL. ANÁLISIS CUANTITATIVO Y Herramientas especializadas

8. CONCLUSIONES La incorporación de la inteligencia artificial ha impulsado un avance significativo en áreas estratégicas de la industria farmacéutica. Esta tecnología ha transformado los métodos convencionales de investigación y creación de medicamentos al implementar herramientas computacionales avanzadas. Según un análisis bibliográfico sistemático, la IA y el aprendizaje automático optimizan la rapidez y exactitud en el desarrollo de fármacos. Aunque se prevé que la IA revolucionará es el campo a largo plazo. Los hallazgos muestran que el aprendizaje automático, las redes neuronales profundas y los modelos de predicción han permitido reducir tiempos de desarrollo, mejorar la precisión en la identificación de compuestos y disminuir costos .