Tamaño del mercado y pronóstico de crecimiento de la IA en la reutilización de fármacos 2027–2036, por segmentos (componente, uso final, tecnología, aplicación), tendencias de la demanda regional (América del Norte, Asia Pacífico, Europa), información clave por país (EE. UU., Japón, Corea del Sur, Alemania, Francia, Italia) y panorama competitivo.
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Tamaño del mercado y perspectivas de crecimiento
El mercado de la IA en la reutilización de fármacos alcanzó un valor de 1570 millones de dólares en 2026 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 24,99 % entre 2027 y 2036, superando los 14 610 millones de dólares en 2036. Se estima que los ingresos del sector para 2027 serán de 1920 millones de dólares.
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Dinámica del mercado regional
- En 2026, Norteamérica representó el 54,44% de la cuota de mercado, impulsada por la investigación farmacéutica avanzada, la fuerte adopción de la IA y la inversión en tecnologías que mejoran la eficiencia del descubrimiento de fármacos y la identificación de candidatos terapéuticos.
- Se prevé que la región de Asia-Pacífico experimente el crecimiento más rápido, ya que la inversión en IA, las capacidades de investigación farmacéutica, la digitalización de la atención médica y la infraestructura computacional amplían las oportunidades para identificar nuevas aplicaciones para las terapias existentes.
Dinámica del segmento
- En 2026, el software y las plataformas representaron el 63,97% del mercado, impulsados por su capacidad para integrar conjuntos de datos biomédicos, automatizar la selección de candidatos y acelerar la identificación basada en evidencia de nuevas aplicaciones terapéuticas.
- La IA generativa y los modelos de lenguaje natural (LLM) constituyen el segmento tecnológico de más rápido crecimiento, ya que ayudan a los investigadores a sintetizar la literatura científica, interpretar la documentación clínica e identificar hipótesis terapéuticas a partir de diversas fuentes de información biomédica.
Factores impulsores de la expansión del mercado
- Aceleración del descubrimiento de fármacos mediante inteligencia artificial.
- Reutilización de plataformas de modelado.
- Conjuntos de datos multimodales avanzados.
Principales participantes del mercado
- Entre las principales empresas del mercado de la IA en la reutilización de fármacos se incluyen BenevolentAI (Reino Unido), Insilico Medicine (Hong Kong), Exscientia (Reino Unido), Atomwise (EE. UU.), Recursion Pharmaceuticals (EE. UU.), XtalPi (China), Cyclica (Canadá), Healx (Reino Unido), DeepCure (EE. UU.) y Schrödinger (EE. UU.).
Resumen de las previsiones del mercado global
Perspectivas del mercado
- Tamaño del mercado en 2026: 1.570 millones de dólares
- Tamaño estimado del mercado en 2027: 1.920 millones de dólares.
- Tamaño de mercado proyectado: 14.610 millones de dólares para 2036.
- Previsión de crecimiento: 24,99% de tasa de crecimiento anual compuesta (2027-2036)
Perspectivas regionales y por segmento
- Mercado regional líder: Norteamérica
- Centro regional de alto crecimiento: Asia Pacífico
- Segmento de ingresos principal: Componente (Software y plataformas) | Uso final (Empresas farmacéuticas y biotecnológicas) | Tecnología (Aprendizaje automático/Aprendizaje profundo) | Aplicación (Oncología)
- Segmento de oportunidades emergentes: Componente (Software y plataformas) | Uso final (Empresas farmacéuticas y biotecnológicas) | Tecnología (Inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje a gran escala) | Aplicación (Enfermedades raras y huérfanas)
Factores de crecimiento del mercado y tendencias de la industria
Aceleración del descubrimiento de fármacos asistida por IA
El descubrimiento de fármacos asistido por IA está acelerando la adopción de enfoques de reposicionamiento de fármacos al permitir un análisis más rápido de las relaciones biológicas, las dianas terapéuticas, los mecanismos de las enfermedades y los fármacos candidatos existentes. Los algoritmos avanzados pueden identificar conexiones previamente desconocidas entre compuestos y vías patológicas, lo que ayuda a los investigadores a priorizar los candidatos prometedores para su posterior investigación. La capacidad de optimizar los complejos procesos de descubrimiento y respaldar la selección de candidatos basada en la evidencia está reforzando el papel de la IA en la identificación de nuevas aplicaciones terapéuticas para fármacos ya existentes.
Reutilización de plataformas de modelado
El desarrollo de plataformas especializadas de modelado para la reutilización de fármacos está impulsando el crecimiento del mercado al proporcionar entornos integrados para el análisis de asociaciones fármaco-enfermedad, interacciones moleculares y posibles resultados terapéuticos. Estas plataformas combinan el modelado computacional con información biológica y clínica para simular posibles aplicaciones de tratamiento e identificar oportunidades prometedoras de reutilización. Su capacidad para mejorar la integración del flujo de trabajo, facilitar la comparación de candidatos y respaldar el análisis reproducible está fomentando una mayor adopción en las actividades de desarrollo de fármacos.
Conjuntos de datos multimodales avanzados
La creciente disponibilidad de conjuntos de datos multimodales avanzados está impulsando la reutilización de fármacos mediante IA, al permitir que los algoritmos analicen información biológica, molecular, clínica y del mundo real diversa dentro de marcos analíticos unificados. La combinación de diferentes tipos de datos puede proporcionar una visión más amplia de los mecanismos de las enfermedades, las respuestas al tratamiento y las relaciones entre las terapias existentes y las indicaciones emergentes. Un mejor acceso a conjuntos de datos interconectados también fortalece el rendimiento de los modelos y facilita una identificación más completa de posibles oportunidades de reutilización de fármacos.
| Factor de crecimiento | Impacto en el CAGR | Influencia regulatoria | Relevancia geográfica | Tasa de adopción | Cronograma del impacto |
|---|---|---|---|---|---|
| Aceleración del descubrimiento de fármacos asistida por IA | 6,00% | Corto plazo (≤ 2 años) | América del Norte; Europa | Medio | Rápido |
| Reutilización de plataformas de modelado | 5,00% | A medio plazo (2-5 años) | Europa; Asia Pacífico | Medio | Moderado |
| Conjuntos de datos multimodales avanzados | 3,00% | A largo plazo (más de 5 años) | América del Norte; Asia Pacífico | Bajo | Lento |
Explore Growth Opportunities
Solicitar informe de muestra gratuitoDinámica de la demanda regional
América del Norte (Región más grande)
América del Norte representó el 54,44 % delmercado de la IA en la reutilización de fármacos en 2026, gracias a sus avanzadas capacidades de investigación farmacéutica, la fuerte adopción de la inteligencia artificial y la amplia inversión en tecnologías de descubrimiento de fármacos. La reutilización de fármacos basada en IA permite a los investigadores analizar grandes volúmenes de datos biológicos, clínicos y moleculares para identificar terapias existentes que podrían tener aplicaciones en otras enfermedades. Este enfoque puede mejorar la eficiencia de la investigación al ayudar a los investigadores a priorizar candidatos prometedores y descubrir relaciones que serían difíciles de identificar mediante métodos convencionales. El creciente interés en acelerar el desarrollo terapéutico, reducir la complejidad de la investigación y mejorar la utilización de los fármacos existentes sigue impulsando la adopción de enfoques de reutilización basados en IA en toda América del Norte.
Asia Pacífico (Región de mayor crecimiento)
Se prevé que el mercado de la IA en la reutilización de fármacos en Asia Pacífico experimente el mayor crecimiento durante el período de pronóstico. El aumento de la inversión en inteligencia artificial, la expansión de las capacidades de investigación farmacéutica y la creciente demanda de enfoques más eficientes para el desarrollo de fármacos impulsan el crecimiento del mercado regional. Las organizaciones de salud y ciencias de la vida exploran cada vez más las tecnologías de IA para analizar conjuntos de datos biomédicos complejos, identificar posibles relaciones terapéuticas y acelerar la evaluación de compuestos existentes para nuevas aplicaciones. La creciente digitalización de la investigación en salud y la mejora de las capacidades computacionales respaldan aún más la integración de la IA en los flujos de trabajo de desarrollo farmacéutico. La continua expansión de las actividades de investigación biotecnológica y farmacéutica crea condiciones favorables para una mayor adopción de la reutilización de fármacos con IA en toda la región de Asia Pacífico.
| Parámetro | América del Norte | Asia-Pacífico | Europa | América Latina | Oriente Medio y África |
|---|---|---|---|---|---|
| Centro de innovacióniEscalaIncipienteEn desarrollo Avanzado | |||||
| Región sensible a los costosiEscalaBajaMedia Alta | |||||
| Entorno regulatorioiEscalaRestrictivoNeutral Favorable | |||||
| Factores impulsores de la demandaiEscalaDébilModerada Fuerte | |||||
| Etapa de desarrolloiEscalaEmergenteEn desarrollo Desarrollado | |||||
| Tasa de adopcióniEscalaBajaMedia Alta | |||||
| Nuevos participantes / StartupsiEscalaEscasosModerada Numerosos | |||||
| Indicadores macroeconómicosiEscalaDébilEstables Fuerte |
Principales perspectivas por país
Estados Unidos
Descubrimiento de reutilización basado en datosEl mercado estadounidense se centra en el uso de la IA para acelerar la identificación y validación de nuevas indicaciones a partir de conjuntos de datos clínicos, moleculares y del mundo real. Los desarrolladores de fármacos priorizan las plataformas que conectan evidencia heterogénea, mejoran la selección de candidatos y facilitan una transición más rápida de las hipótesis computacionales a programas que pueden someterse a pruebas experimentales.
Alemania
Integración de la evidencia traslacionalLa actividad alemana de reutilización de fármacos mediante IA hace hincapié en la vinculación del descubrimiento computacional con evidencia biológica y clínica sólida. Las organizaciones de investigación y los actores clave de la industria farmacéutica priorizan los modelos explicables, los conjuntos de datos biomédicos de alta calidad y los flujos de trabajo de validación que pueden fortalecer la confianza en los candidatos a reutilizar fármacos antes de realizar inversiones sustanciales en laboratorio o ensayos clínicos.
Japón
Investigación de reutilización de precisiónJapón está aprovechando la IA para explorar oportunidades de reutilización de medicamentos ya existentes, donde estos pueden combinarse con evidencia biológica y clínica específica de cada enfermedad. Entre las prioridades se incluyen la integración de conjuntos de datos biomédicos, la identificación de relaciones mecanicistas y el apoyo a la selección de candidatos basada en la evidencia, manteniendo al mismo tiempo rigurosos estándares de validación para el desarrollo farmacéutico.
Corea del Sur
Selección de candidatos mediante inteligencia artificialEl mercado surcoreano está haciendo hincapié en la evaluación mediante inteligencia artificial de compuestos y medicamentos existentes frente a nuevas dianas terapéuticas. Las organizaciones farmacéuticas y de investigación se centran en combinar modelos computacionales con conjuntos de datos genómicos, clínicos y moleculares para mejorar la identificación de candidatos y crear vías más eficientes para la validación en laboratorio.
Francia
Reposicionamiento de fármacos basado en la investigaciónFrancia está aplicando la IA para conectar las capacidades de investigación pública, los conjuntos de datos biomédicos y los flujos de trabajo de desarrollo farmacéutico para el reposicionamiento de fármacos. Entre las prioridades clave se incluyen el descubrimiento de nuevas relaciones terapéuticas, la mejora de la interpretación de la evidencia y la validación de los hallazgos computacionales mediante investigación traslacional antes de impulsar los candidatos prometedores a programas de desarrollo.
Italia
Reutilización de datos biomédicosLas prioridades de Italia en materia de reutilización de fármacos mediante IA se centran en extraer información terapéutica adicional de los datos biomédicos y clínicos existentes. Los investigadores y las empresas farmacéuticas están explorando enfoques de aprendizaje automático que permitan identificar relaciones fármaco-enfermedad que han pasado desapercibidas, haciendo hincapié en la calidad de los datos, la validación biológica y la integración práctica con los procesos de descubrimiento ya establecidos.
Inteligencia artificial en el mercado de la reutilización de fármacos Cuota (%), por Componente, 2026
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Solicitar informe de muestra gratuitoAnálisis del segmento de componentes: Software y plataformas (segmento más grande y de mayor crecimiento)
El software y las plataformas representaron la mayor parte del mercado de la IA en la reutilización de fármacos en 2026, con un 63,97%, y se espera que registren el crecimiento más rápido, impulsado por la creciente necesidad de herramientas computacionales escalables que puedan acelerar el descubrimiento de fármacos e identificar nuevas aplicaciones terapéuticas para compuestos existentes. Estas plataformas integran aprendizaje automático, análisis de datos, bases de datos moleculares y capacidades de modelado predictivo para evaluar relaciones complejas entre fármacos, enfermedades, objetivos biológicos y datos clínicos. Su capacidad para consolidar diversos conjuntos de datos y automatizar procesos de cribado computacionalmente intensivos permite una generación de hipótesis más rápida y una priorización más eficiente de los candidatos a la reutilización. La creciente adopción de plataformas basadas en la nube, las mejoras en la interoperabilidad de datos y la expansión de los conjuntos de datos biomédicos están reforzando aún más el papel de las soluciones de software en los flujos de trabajo de investigación. Además, las organizaciones farmacéuticas y las instituciones de investigación están incorporando cada vez más plataformas con IA en la infraestructura de descubrimiento existente, lo que respalda la demanda continua de soluciones que puedan mejorar la productividad de la investigación, reducir el análisis manual y facilitar las decisiones de reutilización de fármacos basadas en la evidencia.
Análisis del segmento de uso final: Empresas farmacéuticas y biotecnológicas (segmento más grande y de mayor crecimiento)
Las empresas farmacéuticas y biotecnológicas representaron la mayor parte del mercado de la IA en la reutilización de fármacos, con un 60,97%, según su uso final en 2026, y se espera que experimenten el crecimiento más rápido, impulsado por el creciente interés del sector en acortar los plazos de desarrollo de fármacos y extraer mayor valor de los activos terapéuticos existentes. Estas organizaciones están implementando enfoques basados en IA para analizar grandes conjuntos de datos clínicos, moleculares, genómicos y del mundo real, con el fin de descubrir relaciones previamente desconocidas entre fármacos aprobados o en investigación e indicaciones de enfermedades. La reutilización basada en IA puede complementar la investigación convencional al permitir el cribado sistemático de compuestos establecidos y ayudar a los investigadores a priorizar candidatos para una mayor investigación de laboratorio y clínica. La creciente disponibilidad de datos biomédicos estructurados, los avances en biología computacional y la creciente integración de la IA en los flujos de trabajo de I+D farmacéutica están ampliando las aplicaciones prácticas de estas tecnologías. Las empresas biotecnológicas también están aprovechando las plataformas de IA para explorar nuevas hipótesis terapéuticas con mayor eficiencia computacional, mientras que las empresas farmacéuticas utilizan estas capacidades para optimizar su cartera de productos e identificar oportunidades adicionales en sus líneas de desarrollo de fármacos.
Análisis del segmento tecnológico: Aprendizaje automático/aprendizaje profundo (segmento más grande) frente a IA generativa y modelos de lenguaje a gran escala (LLM) (segmento de mayor crecimiento)
El aprendizaje automático/aprendizaje profundo representó la mayor parte del mercado de la IA en el reposicionamiento de fármacos, con un 48,52%, según la tecnología empleada en 2026. Esto refleja su consolidada aplicación en el análisis de conjuntos de datos biomédicos complejos y la identificación de relaciones relevantes para el reposicionamiento terapéutico. Estas tecnologías pueden procesar información molecular, genómica, clínica y relacionada con enfermedades de alta dimensionalidad para reconocer patrones que no son fácilmente identificables mediante enfoques analíticos convencionales. Los modelos de aprendizaje automático permiten predecir la interacción fármaco-diana, analizar la asociación con enfermedades, realizar la selección de compuestos y priorizar candidatos, mientras que el aprendizaje profundo puede manejar conjuntos de datos cada vez más complejos y relaciones no lineales entre múltiples variables biológicas. Su integración consolidada en los flujos de trabajo de descubrimiento de fármacos basados en IA, junto con la expansión de los recursos computacionales y el creciente acceso a datos biomédicos, sigue reforzando su papel en las aplicaciones de reposicionamiento de fármacos.
Se prevé que la IA generativa y los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) representen el segmento tecnológico de mayor crecimiento en el mercado de la IA aplicada a la reutilización de fármacos, impulsados por su capacidad para interpretar y sintetizar grandes volúmenes de información biomédica no estructurada. Estas tecnologías pueden ayudar a los investigadores a extraer información valiosa de la literatura científica, la documentación clínica, las publicaciones de investigación y otras fuentes con gran cantidad de texto, al tiempo que facilitan la generación de nuevas hipótesis terapéuticas. Su capacidad para conectar información de diversos dominios del conocimiento puede ayudar a identificar posibles relaciones entre enfermedades, fármacos, mecanismos biológicos y resultados de tratamientos que justifiquen una mayor investigación. La creciente integración de la IA generativa con bases de datos biomédicas especializadas y plataformas analíticas está ampliando su utilidad más allá del procesamiento de texto convencional, hacia el apoyo a la investigación y el descubrimiento de conocimiento. A medida que las organizaciones buscan enfoques más interactivos y eficientes para gestionar información científica compleja, se espera que la adopción de herramientas basadas en IA generativa y LLM se acelere en los flujos de trabajo de investigación sobre la reutilización de fármacos.
| Segmento | Subsegmento | Segmento más grande | Segmento de más rápido crecimiento |
|---|---|---|---|
| Componente | Software y plataformas, servicios | Software y plataformas | Software y plataformas |
| Uso final | Empresas farmacéuticas y biotecnológicas, organizaciones de investigación por contrato (CRO), institutos académicos y de investigación, otros. | Empresas farmacéuticas y biotecnológicas | Empresas farmacéuticas y biotecnológicas |
| Tecnología | Aprendizaje automático/aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural (PLN), grafos de conocimiento e IA basada en redes, IA generativa y modelos de lenguaje a gran escala (LLM), visión artificial. | Aprendizaje automático/Aprendizaje profundo | Inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) |
| Solicitud | Oncología, Neurología, Cardiología, Enfermedades Infecciosas, Enfermedades Raras y Huérfanas, Otras | Oncología | Enfermedades raras y huérfanas |
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Panorama competitivo y posicionamiento de mercado
Perspectiva del analista:
El panorama competitivo de la IA en la reutilización de fármacos está determinado por la calidad de las predicciones computacionales y la solidez de la evidencia utilizada para validar posibles nuevas indicaciones. Los modelos de polifarmacología y el mapeo de dianas terapéuticas permiten identificar relaciones entre compuestos existentes y vías patológicas, pero su utilidad depende de la capacidad de distinguir los mecanismos biológicamente plausibles de las asociaciones estadísticas. La integración con el cribado fenotípico de alto rendimiento proporciona un medio importante para contrastar estas hipótesis con observaciones experimentales, si bien los resultados prometedores aún requieren una evaluación preclínica y clínica adicional. La evidencia del mundo real y la minería de registros electrónicos de salud ofrecen oportunidades complementarias para identificar asociaciones entre tratamientos y resultados, siempre que se aborden adecuadamente la calidad de los datos, los factores de confusión y las diferencias poblacionales. Los grafos de conocimiento molecular patentados pueden fortalecer estas capacidades mediante evidencia conectada y rastreable. En última instancia, la diferenciación de las plataformas depende menos del volumen de predicciones que de una priorización creíble, hallazgos interpretables y el apoyo a una validación rigurosa.
Principales actores en el mercado de la IA aplicada a la reutilización de fármacos:
- BenevolentAI (Reino Unido)
- Insilico Medicine (Hong Kong)
- Exscientia (Reino Unido)
- Atomwise (EE. UU.)
- Recursion Pharmaceuticals (EE. UU.)
- XtalPi (China)
- Cíclica (Canadá)
- Healx (Reino Unido)
- DeepCure (EE. UU.)
- Schrödinger (EE. UU.)
| Empresa | Cuota de mercado | Ingresos de la empresa | CAGR de ingresos (%) | Cartera de productos | Presencia geográfica | Enfoque en innovación / I+D | Desarrollos estratégicos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BenevolentAI (UK) | |||||||
| Insilico Medicine (Hong Kong) | |||||||
| Exscientia (UK) | |||||||
| Atomwise (USA) | |||||||
| Recursion Pharmaceuticals (USA) | |||||||
| XtalPi (China) | |||||||
| Cyclica (Canada) | |||||||
| Healx (UK) | |||||||
| DeepCure (USA) | |||||||
| Schrödinger (USA) |
Noticias y novedades del sector
| Nombre de la empresa | Fecha | Desarrollo clave |
|---|---|---|
| Insilico Medicine | Noviembre de 2025 | Insilico Medicine ha firmado un acuerdo de colaboración en investigación y licencias con Eli Lilly para codescubrir y desarrollar nuevas terapias aprovechando la plataforma patentada Pharma.AI de Insilico. En virtud de este acuerdo, Insilico generará, diseñará y optimizará compuestos terapéuticos para dianas definidas por Lilly, validando así sus capacidades de descubrimiento de fármacos basadas en IA y ampliando sus alianzas estratégicas con la industria. |
| Owkin | Noviembre de 2025 | Owkin se asoció con Gustave Roussy y el Centro Oncológico Integral Charité para implementar una infraestructura paneuropea de inteligencia artificial diseñada para armonizar los datos biomédicos y respaldar la biología basada en IA. Esta iniciativa estratégica establece un marco transfronterizo seguro para los sistemas de razonamiento de IA de próxima generación, acelerando la investigación traslacional y manteniendo los estándares de protección de datos. |
| Fifty1 Labs | Agosto de 2025 | Fifty1 Labs estableció una alianza estratégica con BioSpark AI para convertir más de 10 000 informes de casos clínicos no estructurados en una base de datos consultable que registra los resultados reales del tratamiento de pacientes. Esta integración de datos acelera los flujos de trabajo de reutilización de fármacos y el desarrollo de la medicina funcional, al priorizar la selección de candidatos para afecciones crónicas complejas. |
| Grace | Mayo de 2025 | La startup Grace fue fundada por Tom Livne, ex director ejecutivo de Verbit, con el objetivo de obtener entre 10 y 20 millones de dólares en financiación para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial en el redescubrimiento de fármacos abandonados. La iniciativa aborda las altas tasas de abandono en la fase clínica mediante el uso de modelos computacionales avanzados para identificar vías terapéuticas alternativas viables. |
| Every Cure | Mayo de 2024 | Every Cure estableció una alianza estratégica con BioPhy para utilizar la plataforma BioLogicAI y optimizar la reutilización de fármacos y las tasas de éxito en los ensayos clínicos. Esta colaboración tecnológica busca superar las ineficiencias en el desarrollo de fármacos mediante la identificación sistemática de posibles combinaciones fármaco-enfermedad para reducir los costos generales de desarrollo. |
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Inteligencia artificial en el mercado de la reutilización de fármacos — Segmentos personalizados
| Segmento | Subsegmento |
|---|---|
| Etapa de desarrollo de fármacos | Preclínica, Fase I, Fase II, Fase III, Poscomercialización |
| Estrategia de reutilización | Adecuación fármaco-enfermedad, Adecuación fármaco-diana, Reposicionamiento de terapias combinadas, Reposicionamiento basado en mecanismos |
| Modalidad terapéutica | Fármacos de molécula pequeña, productos biológicos, anticuerpos monoclonales, vacunas, terapias celulares y génicas. |
Inteligencia artificial en el mercado de la reutilización de fármacos — Índice personalizado
| Capítulo personalizado | Chapter Details |
|---|---|
| Evaluación del flujo de trabajo de reutilización habilitado por IA |
|
| Vías de validación clínica |
|
| Estrategias de propiedad intelectual y exclusividad |
|
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¿Cómo crecerá la industria de la IA en el sector de la reutilización de fármacos en términos de tamaño y tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) para el año 2036?
¿Cómo está acelerando el descubrimiento asistido por IA los flujos de trabajo de reutilización de fármacos?
¿Cómo contribuyen los conjuntos de datos multimodales a fortalecer las estrategias de reutilización de fármacos basadas en inteligencia artificial?
¿Por qué el software y las plataformas dominan el mercado de la IA en la reutilización de fármacos?
¿Cómo están la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje ampliando las oportunidades para la reutilización de fármacos?
¿Cómo mantiene Norteamérica su liderazgo en la reutilización de fármacos impulsada por la inteligencia artificial?
¿Qué factores impulsan la rápida expansión de la IA en la reutilización de fármacos en la región de Asia-Pacífico?
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