Inteligencia artificial: el futuro de la atención médica y los ensayos clínicos

Según un estudio, la inteligencia artificial es muy prometedora para el futuro de la atención médica y el desarrollo de medicamentos.
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Según un estudio publicado por Trends in Pharmacological Sciences, la inteligencia artificial podría mejorar partes clave del proceso del ensayo clínico, incluida la selección, reclutamiento y el monitoreo del paciente.

Por tanto, los investigadores apuntan que en promedio realizar un ensayo clínico lleva entre 10 y 15 años y cuesta entre $ 1.5 y $ 2.0 mil millones llevar un nuevo medicamento al mercado. Sin embargo, a pesar de las importantes inversiones, los ensayos clínicos aún tienen altas tasas de fracaso.

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¿Por qué existen fracasos en los ensayos clínicos?

Según expresan los investigadores en el documento, los fracasos de los ensayos se deben principalmente a técnicas de reclutamiento y selección deficientes, así como a la incapacidad de monitorear de manera efectiva a los pacientes.  Por consiguiente, es importante indicar que las herramientas de inteligencia artificial han surgido como una forma viable de mejorar estos procesos y aumentar las tasas de éxito de los ensayos clínicos.

“La IA no es una bala mágica y es un trabajo en progreso, sin embargo, es muy prometedor para el futuro de la atención médica y el desarrollo de medicamentos”, dijo el autor principal y científico informático Stefan Harrer, investigador de IBM Research-Australia.

Proceso de reclutamiento de pacientes

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Las herramientas de IA pueden ayudar a mejorar la selección de pacientes al reducir la heterogeneidad de la población, elegir pacientes que tengan más probabilidades de tener un punto final clínico medible e identificar una población más capaz de responder al tratamiento. 

Las tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje automático (ML) podrían mejorar procesos como el fenotipado electrónico, un método enfocado en reducir la heterogeneidad de la población. El fenotipado electrónico puede ser una tarea compleja y requiere enfoques sofisticados para identificar la heterogeneidad en múltiples tipos de datos y registros de pacientes. 

“Aunque los primeros métodos que se basaban en reglas hechas a mano fueron efectivos para casos simples, demostraron ser insuficientes para casos más complejos y con más matices”, dijeron los investigadores. 

Avances de la inteligencia artificial en los ensayos clínicos

“En los últimos años, se han realizado esfuerzos cada vez mayores para diseñar una amplia gama de métodos de aprendizaje automático, que van desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la minería de reglas de asociación y el aprendizaje profundo”.

Tasas de abandono en los ensayos clínicos

 Por consiguiente, el documento menciona que la tasa de abandono promedio en los ensayos es del 30%, y solo el 15% de los ensayos clínicos no experimentan abandono del paciente. 

No obstante, “para cumplir con los criterios de cumplimiento, los pacientes deben mantener registros detallados de su ingesta de medicamentos y de una variedad de otros puntos de datos relacionados con sus funciones corporales, respuesta a los medicamentos y protocolos diarios”, dijeron los investigadores. 

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Inteligencia artificial en la salud

Finalmente, concluyeron “es necesario un mayor trabajo antes de que la IA demostrada en estudios piloto pueda integrarse en el diseño de ensayos clínicos”, “Cualquier incumplimiento del protocolo de investigación o el establecimiento prematuro de expectativas irrazonables puede conducir a un debilitamiento de la confianza, y finalmente al éxito, de la IA en el sector clínico”.

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