34 Edición Sudamérica 2026 - N º199 Pharmaceutical Technology “Por ejemplo, la IA puede facilitar la integración automatizada de la detección de picos, el cálculo y la generación de datos de concentración, e incluso integrarse con el proceso posterior de generación de informes”, afirma, y añade que la IA/ML puede generar protocolos de estudio e informes de validación. “Finalmente, las empresas biotecnológicas y farmacéuticas utilizarán la IA para redactar las secciones bioanalíticas de sus presentaciones”, asegura Arnold. “Las autoridades sanitarias también consideran la IA como una herramienta para analizar datos en las presentaciones y durante las inspecciones in situ o remotas de los laboratorios bioanalíticos. Los análisis resultantes pondrán de manifiesto el cumplimiento de la normativa y detectarán problemas y errores que requieren una revisión más exhaustiva”. Arnold advierte que se deben implementar controles para el uso de IA en bioanálisis regulados a fin de evitar alucinaciones o la creación de datos no proporcionados. “Desconocer la exactitud del contenido del informe no es algo que los laboratorios bioanalíticos puedan arriesgar, lo que resultaría en el uso de los mismos o mayores recursos de control de calidad y garantía de calidad para garantizar la precisión del informe”, afirma. “Esto contradice el objetivo de la IA: reducir la intervención humana y mejorar la precisión”. Los registros de auditoría que demuestran si los datos llegaron al lugar correcto pueden ayudar a prevenir este problema, sugiere Arnold. ¿Cómo mejoran los LLM los flujos de trabajo? Los flujos de trabajo bioanalíticos pueden optimizarse y el cumplimiento normativo puede respaldarse mediante la incorporación de grandes modelos de lenguaje (LLM) en el bioanálisis, afirma McDougall. Los LLM pueden automatizar la documentación e interpretar conjuntos de datos complejos. “Estos flujos de trabajo agilizan la generación de informes al generar resúmenes de métodos, protocolos de validación y registros listos para auditoría a partir de datos estructurados y no estructurados”, afirma McDougall. “Los LLM también ayudan a optimizar los protocolos analizando el rendimiento
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