Vassia Barba publicó en Outsourcing (20 de noviembre de 2019), una conversación que sostuvo con Andrew Garrett, vicepresidente de actividades científicas en ICON [1] y a continuación resumimos los puntos más importantes.

Garrett dijo que los expertos de la industria deberían valorar el universo de oportunidades que la inteligencia artificial ofrece a la investigación clínica, y a ser escépticos y al acecho de los problemas que puedan surgir si nos dejamos llevar demasiado por la inteligencia artificial. Según él, cuando el usuario cree que la complejidad es beneficiosa, existe el peligro de confiar demasiado en que la inteligencia artificial lo solucione todo; y, a veces, las cosas complejas no son necesariamente mejores ni predicen mejor los resultados. A veces, las cosas simples son mejores, y además es muy importante asegurar la calidad de los datos.

Específicamente Garrett mencionó que los procesos para generar datos tienen que implementarse muy cuidadosamente. Por ejemplo, los datos de los ensayos clínicos se generan de acuerdo con metodologías cuidadosamente diseñadas, en cambio cuando se utilizan datos de los medios sociales o de las historias clínicas es difícil saber si son representativos. Obviamente, hay que evitar la información sesgada porque los análisis también estarán sesgados, y para eso hay que invertir mucho esfuerzo y tiempo en entender los datos.

El ejecutivo comentó que la industria está poniendo demasiado énfasis en los resultados. Piensan en la magia de los algoritmos, y se olvidan de tener en cuanta como se generan los datos.

Según Garrett, habrá un aumento de los ensayos clínicos virtuales e híbridos y de la telemedicina. También apunta que en los próximos años se afinará la definición de medidas de impacto relevantes para los pacientes a través del uso de tecnología digital, especialmente para los trastornos del sistema nervioso central.