MeedIA Health en Scire ONE

Scire ONE, desarrollado conjuntamente por Self Help Assistant (SHA), MeedIA Health y Diálogo Tecnológico, integra tecnología, metodología y experiencia de usuario para transformar evidencia biomédica dispersa en inteligencia estratégica estructurada, contextualizada y trazable.

Construir la posición de una marca

La industria farmacéutica dispone de más información que nunca.

Cada día aparecen nuevas publicaciones científicas, resultados de ensayos clínicos, decisiones regulatorias, datos de seguridad y movimientos de competidores. Toda esa evidencia puede modificar la posición de una marca, pero no toda tiene la misma relevancia ni produce el mismo efecto.

Acceder a la información ya no es suficiente. La clave está en determinar:

• Qué evidencia merece atención.
• Qué grado de solidez tiene.
• Cómo encaja con una indicación, población o endpoint.
• Qué implica para una marca concreta.
• Cómo se relaciona con otras señales anteriores.
• Si modifica de forma significativa su situación científica, regulatoria o competitiva.

La tecnología resulta imprescindible para trabajar con este volumen de información. Pero la capacidad de procesar documentos, por sí sola, no permite comprender su significado estratégico.

Para convertir evidencia en inteligencia hace falta contexto.

Scire ONE parte de una pregunta sencilla:

¿Cómo está cambiando la posición de una marca farmacéutica a medida que cambia todo lo que ocurre a su alrededor?

Una publicación puede ser decisiva para una marca y prácticamente irrelevante para otra.

Un resultado clínico puede reforzar un endpoint concreto, pero no modificar la percepción global del producto.

Una decisión regulatoria aparentemente menor puede afectar a una indicación, a una población o a la forma en que puede sostenerse un determinado mensaje.

Un ensayo de un competidor puede no haber publicado todavía sus resultados y, sin embargo, incrementar la presión estratégica sobre la marca.

Por eso, Scire ONE no se limita a preguntar: “¿Qué dice esta evidencia?”

El sistema está diseñado para avanzar hacia una pregunta más útil: “¿Qué significa esta evidencia para esta marca, en este contexto y en este momento?”

Metodología Scire ONE

Se organiza en seis etapas sucesivas.

1. Observar lo que está ocurriendo

El punto de partida son las nuevas evidencias y acontecimientos que aparecen en el entorno biomédico:

• Publicaciones científicas.
• Resultados y cambios en ensayos clínicos.
• Decisiones regulatorias.
• Información de seguridad.
• Cambios de indicación.
• Movimientos de competidores.
• Otras observaciones relevantes para la marca.

La evidencia entra continuamente, pero todavía no constituye inteligencia.

Nueva información no equivale automáticamente a nueva comprensión.

2. Determinar qué evidencia merece atención

No todas las publicaciones tienen la misma solidez científica, relevancia clínica o importancia estratégica.

Antes de utilizar una evidencia para interpretar la posición de una marca, Scire ONE la cualifica atendiendo a distintas dimensiones: calidad metodológica, relevancia para la indicación, población analizada, endpoints, comparadores, actualidad, implicaciones regulatorias, presión competitiva y posible impacto estratégico.

Esta cualificación no consiste simplemente en aceptar o descartar documentos. Consiste en enriquecer cada observación con la información necesaria para entender qué peso puede tener dentro del análisis.

Dentro del desarrollo conjunto de Scire ONE, MeedIA Health aporta los criterios científicos, médicos, regulatorios y comerciales que permiten estructurar esta valoración y someterla a validación experta.

De información bruta a evidencia cualificada.

3. Interpretar la evidencia desde la perspectiva de la marca

La evidencia adquiere significado cuando se contrasta con un contexto biomédico concreto.

Ese contexto incluye, entre otros elementos:

• Producto y denominaciones asociadas.
• Indicaciones aprobadas.
• Poblaciones.
• Mecanismo de acción.
• Endpoints prioritarios.
• Estudios pivotales.
• Comparadores.
• Competidores.
• Información de seguridad.
• Situación regulatoria.
• Geografía.
• Momento.

En Scire ONE esta información se estructura en la Ficha de Producto, que actúa como ancla contextual del sistema.

La Ficha de Producto no es un formulario de onboarding ni una colección estática de datos. Es la representación estructurada de aquello que Scire ONE necesita conocer para interpretar correctamente la nueva evidencia.

Sin este contexto, un sistema puede conocer documentos.

Con este contexto, puede empezar a evaluar qué significan para una marca determinada.

4. Conectar unas evidencias con otras

La inteligencia estratégica rara vez se basa en un único paper.

Surge de las relaciones entre múltiples observaciones: publicaciones, ensayos, mecanismos de acción, endpoints, competidores, acontecimientos regulatorios, señales de seguridad y cambios a lo largo del tiempo.

Al conectar estas evidencias pueden aparecer patrones que no son visibles cuando cada documento se analiza de forma aislada:

• Acumulación de evidencia en un endpoint.
• Aumento de presión competitiva.
• Fortalecimiento de una determinada narrativa científica.
• Aparición de un nuevo riesgo.
• Desplazamiento hacia una subpoblación.
• Cambio regulatorio relevante.
• Codificación del momentum de una marca o competidor.

La tecnología permite procesar y relacionar grandes volúmenes de información. La metodología determina qué relaciones tienen significado dentro del problema de decisión que se está analizando.

De señales aisladas a una estructura estratégica.

5. Reconstruir el estado actual de la marca

La combinación de las evidencias cualificadas, su contexto y las relaciones identificadas permite construir lo que la metodología denomina Strategic State: una representación integrada del entorno científico, médico, regulatorio y competitivo que rodea a la marca en un momento determinado, es decir, una representación actualizada de la situación de la marca dentro de su entorno.

Ese mismo estado puede observarse desde perspectivas diferentes mediante outputs como:

• SCIRE Index.
• Radar Estratégico.
• Battlefields.
• Alertas priorizadas.
• Evolución temporal.
• Análisis por endpoint.
• Otras representaciones especializadas.

Estas vistas no son análisis independientes. Son distintas formas de observar una misma base de conocimiento estratégico reconstruida.

6. Convertir la representación en soporte para decidir

El último paso consiste en hacer que esa complejidad resulte utilizable por una persona o por un equipo.

Scire ONE ayuda a:

• Identificar qué ha cambiado.
• Priorizar las señales relevantes.
• Entender por qué importan.
• Localizar la evidencia que las sustenta.
• Examinar el contexto en el que se han producido.
• Preparar una respuesta médica, regulatoria o estratégica.

La función del sistema no es sustituir el criterio profesional.

Su función es preparar una base estructurada, explicable y trazable para que ese criterio pueda ejercerse con mejor información.

Scire ONE no toma la decisión. Prepara la información para ayudar al profesional a interpretarla y decidir mejor.

Reconstrucción continua, no fotografía estática

Una de las ideas centrales de Scire ONE es que el estado estratégico de una marca no puede tratarse como un informe cerrado.

Cuando aparece nueva evidencia, el sistema no se limita a incorporarla como una novedad adicional. La evidencia se cualifica, se contextualiza, se conecta con el conocimiento existente y puede modificar la representación completa de la marca.

Nueva evidencia → cualificación → contexto → relaciones → nuevo estado estratégico → soporte a la decisión → nueva evidencia.

La marca puede seguir siendo la misma, pero el mundo científico, regulatorio y competitivo que existe a su alrededor cambia continuamente.

Scire ONE está diseñado para que su representación evolucione con ese entorno.

Trazabilidad, explicabilidad y criterio humano

Para que esta inteligencia pueda utilizarse en Pharma debe ofrecer varias garantías:

• Trazabilidad: toda señal debe poder seguirse hasta la evidencia que la sustenta.
• Explicabilidad: el usuario debe entender por qué una evidencia ha adquirido determinado peso o relevancia.
• Reproducibilidad: el proceso debe poder repetirse bajo las mismas condiciones y producir resultados consistentes.
• Auditabilidad: fuentes, reglas, versiones y validaciones deben poder revisarse.

La inteligencia artificial actúa como una capa de apoyo en el procesamiento y la síntesis. No es la fuente de verdad ni sustituye la validación científica, regulatoria o profesional. Esta separación entre evidencia, reglas, procesamiento y decisión humana es uno de los principios centrales del sistema.

Una visión actualizada para decidir mejor

Scire ONE observa continuamente lo que ocurre alrededor de una marca, determina qué evidencia importa, interpreta qué significa para ella, conecta las señales y reconstruye su posición estratégica para que el equipo pueda decidir con una visión actualizada, explicable y defendible.

Scire ONE no decide por una marca farmacéutica. Ayuda al equipo a identificar antes qué ha cambiado, por qué importa y dónde está la evidencia.

Y aquí surge una pregunta sencilla: ¿qué aporta MeedIA Health a Scire ONE?

• La conceptualización del producto y del problema estratégico que debe resolver.
• El conocimiento científico, médico, regulatorio y comercial necesario para interpretar la evidencia.
• La selección y estructuración de fuentes.
• La definición de parámetros de procesamiento, endpoints y criterios de relevancia.
• Las ontologías, reglas y estructuras de información aplicables al entorno Pharma.
• La definición y evolución de la Ficha de Producto.
• Los procesos de validación y control de calidad.
• La interpretación de los resultados generados por el sistema.
• Los casos de uso para Medical Affairs, Regulatory, Commercial y Market Access.
• La traducción del conocimiento generado en representaciones comprensibles y utilizables por el cliente.

La aportación de MeedIA Health no llega al final del proceso como una revisión editorial, sino que está integrada desde el diseño del producto. Ayuda a definir qué debe observar el sistema, cómo interpretar la información, qué resultados necesitan validación y cómo convertirlos en algo realmente útil para los equipos de una organización farmacéutica.

MeedIA Health
Traduciendo ciencia en valor para la salud