El Foro Farmaindustria-Comunidades Autónomas se ha consolidado a través de sus ya 24 ediciones como un encuentro de trabajo para el análisis, diálogo y colaboración entre los responsables sanitarios en las comunidades autónomas y los responsables de la patronal farmacéutica.

El encuentro se ha celebrado este viernes en Granada, en la sede de la Escuela Andaluza de Salud Pública, y ha sido inaugurado por la consejera de Salud y Consumo, Catalina García Carrasco, y el presidente de Farmaindustria, Jesús Ponce. Ambos han destacado la importancia de la colaboración público-privada como motor de avance en la investigación en nuevos medicamentos y en la salud de la población a través de un sistema más eficiente y equitativo.

La consejera ha subrayado las iniciativas de colaboración público-privada que está desarrollando Andalucía y el Plan Crece para reforzar la implantación de la industria farmacéutica en su territorio, eliminando trabas burocráticas. “Este plan nos diferencia como región ante la industria farmacéutica y favorece su crecimiento en solvencia, dimensión, calidad y valor para la sociedad”. Por su parte, el presidente de Farmaindustria ha destacado que “España está en una situación idónea para convertirse en un gran hub de innovación y producción farmacéutica y que, en el camino, las Administraciones van a contar con la apuesta y el compromiso de las compañías farmacéuticas”.

El tema central de esta jornada ha sido la aplicación de la inteligencia artificial y el big data a los sistemas sanitarios y cómo puede convertir a los sistemas de salud en generadores de conocimiento. Según recoge EFE , Catalina garcía ha añadido, además, que “estamos haciendo estudios en Real Word Data desde la pandemia”, entre los que ha citado, precisamente, el estudio que puso en valor la vitamina D frente al coronavirus. Sin embargo, Catalina García ha hecho hincapié en la aplicación de la IA para la optimización de la lista de espera quirúrgica.

El objetivo, ha detallado, es “ofrecer un mejor servicio de atención y una reducción de tiempos de espera a través de un motor de recomendación que sugiera qué pacientes, de los que se encuentran en la lista de espera, deben tener prioridad en operaciones quirúrgicas, considerando sus características personales, clínicas, sociales y de urgencia”.