Gestión de los Ensayos Clínicos, Metodología, Costos y Conflictos de Interés

Outsourcing ha publicado una nota que discute como el uso de la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la eficiencia de los ensayos clínicos [1]. A continuación, resumimos lo que la industria farmacéutica considera más importante.

Los modelos de causalidad habilitados por IA que analizan los datos de estudios preclínicos se pueden utilizar para verificar si un fármaco mostrará eficacia en ensayos clínicos. Los datos preclínicos pueden incluir información sobre el mecanismo de acción del fármaco, su objetivo y su perfil de seguridad. Al analizar estos datos, los modelos causales habilitados por IA pueden identificar patrones que sugieran si es probable o no que el fármaco sea eficaz en humanos.

El uso de modelos causales habilitados por IA en el diseño de ensayos clínicos tiene varias ventajas, entre ellas:

• Menor riesgo de fracaso: ayudan a identificar fármacos que tienen más probabilidades de tener éxito en los ensayos clínicos, lo que puede reducir el riesgo de fracaso y ahorrar tiempo y dinero.
• Desarrollo acelerado: al identificar fármacos prometedores en una etapa más temprana del proceso, estos modelos causales pueden acelerar el desarrollo de fármacos en general.
• Mejoras en el diseño de los ensayos: los modelos causales basados en IA pueden ayudar a mejorar el diseño de los ensayos, diseñando ensayos clínicos que tengan más probabilidades de obtener resultados.
• Costos reducidos: al reducir la cantidad de ensayos fallidos, estos modelos pueden ayudar a mejorar la relación costo-efectividad del desarrollo de fármacos.

La IA está generando un cambio hacia diseños de ensayos clínicos más flexibles y adaptativos. Los diseños de ensayos clínicos adaptativos permiten tomar decisiones basadas en datos durante todo el estudio, y los investigadores pueden ir ajustando los parámetros del ensayo según sea necesario. Esto puede ayudar a garantizar que el ensayo siga por buen camino y no se desperdicien recursos valiosos.

La IA también se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos de historias clínicas electrónicas, bases de datos genéticos y otras fuentes para identificar a los pacientes que tienen más probabilidades de beneficiarse de un medicamento en particular, mejorando así la selección de pacientes para los ensayos clínicos. Esto a menudo puede lograr que los ensayos sean más pequeños y eficientes, y tienen más probabilidades de tener éxito.

La eficacia de estos modelos depende en gran medida de tener acceso a grandes bases de datos, que no siempre están disponibles, y se debe asegurar que los datos sean de gran calidad.