Intelligent Clinical Trials: Using Generative AI to Fast-Track Therapeutic Innovations

La inteligencia artificial (IA) se perfila como una tecnología con un impacto transformador en el ámbito de la atención sanitaria. Su implementación promete mejorar los resultados de los pacientes y apoyar al sistema sanitario y a la industria en general mediante la reducción de costos y la superación de barreras geográficas y logísticas, acercando la atención a las áreas donde más se necesita. Un reciente libro blanco analiza el desafío constante de conducir con eficacia los fármacos experimentales a través de los ensayos clínicos. El desarrollo de nuevos medicamentos en humanos para evaluar su seguridad y eficacia ha sido tradicionalmente un proceso complejo y laborioso. Sin embargo, la creciente sofisticación de los ensayos ha generado retrasos, aumento de costos y tasas de fracaso más elevadas. Esto ha provocado que los medicamentos tarden más tiempo en llegar a los pacientes y resulten más costosos. Según el documento, la IA generativa (Gen AI) podría revertir esta tendencia al permitir el diseño de ensayos más inteligentes y la incorporación de nuevas eficiencias a lo largo de todo el ciclo de vida de los ensayos clínicos.

Basándose en entrevistas con líderes de los sectores de las ciencias de la vida, la tecnología, la administración pública y las organizaciones no gubernamentales (ONG), el informe examina cómo la IA generativa tiene el potencial de revolucionar el desarrollo clínico y superar las barreras existentes. Asimismo, destaca cómo las partes interesadas en el sector sanitario pueden unirse para enfrentar estos desafíos. El informe señala que las ineficiencias en el desarrollo clínico constituyen el principal obstáculo para proporcionar nuevas terapias a los pacientes de manera más rápida y económica. A pesar de las inversiones y esfuerzos constantes, el problema ha empeorado con el tiempo. Aunque la IA ya ha transformado aspectos como el descubrimiento de fármacos, los cuellos de botella en el desarrollo clínico representan el mayor desafío para la innovación terapéutica.

Diversos expertos entrevistados, incluidos representantes de la industria farmacéutica, el sector tecnológico y ONG, consideran que la IA generativa podría transformar significativamente el desarrollo clínico. Entre los avances esperados se incluyen nuevas formas de ensayos, como los ensayos clínicos descentralizados (ECD), y la mejora de los métodos existentes mediante la integración de datos procedentes de pruebas del mundo real (RWE). Los ensayos clínicos descentralizados han demostrado su capacidad para incrementar la participación, reducir la carga sobre los pacientes y mejorar la eficiencia. Sin embargo, su complejidad ha dificultado su adopción generalizada. Con inversiones adecuadas y un entorno favorable, la IA generativa podría optimizar el diseño de los ensayos, mejorar su viabilidad, automatizar el análisis de datos y acelerar los procesos regulatorios.

El informe destaca que Gen AI también abre la puerta a enfoques innovadores en la investigación clínica, como el uso de RWE en tiempo real, diseños adaptativos y modelos de aprendizaje continuo. Un análisis realizado por ZS indica que una empresa farmacéutica típica de las 10 principales podría ahorrar más de 1.000 millones de dólares en cinco años mediante el diseño de ensayos impulsado por IA y la ejecución descentralizada. No obstante, el documento identifica obstáculos significativos, entre ellos un ecosistema de datos fragmentado, infraestructuras insuficientes, falta de incentivos para compartir datos, inercia en la industria y regulaciones poco claras. Estas barreras deben superarse para aprovechar el potencial de la IA generativa.

Para avanzar en este ámbito, se proponen soluciones como el establecimiento de centros de datos centralizados o federados, que mejoren la accesibilidad y el uso de los datos. Ejemplos destacados incluyen la iniciativa «Citizen Health Profile» en Telangana, India, y el Biobanco del Reino Unido, que han demostrado cómo los gobiernos pueden liderar el intercambio de datos. Asimismo, las asociaciones público-privadas se posicionan como una herramienta clave para financiar infraestructuras y garantizar la privacidad y la seguridad de los datos. El documento concluye que los sistemas de salud globales enfrentan costos crecientes y desempeños decrecientes en sus inversiones. Revolucionar el desarrollo clínico requerirá una colaboración inédita entre diferentes actores. Para los gobiernos, esta transformación es tanto un imperativo financiero como moral. Para las compañías farmacéuticas, representa una cuestión de supervivencia ante carteras de desarrollo más complejas y éxitos comerciales menos frecuentes. Finalmente, para los pacientes, lo que está en juego es el acceso a tratamientos innovadores que podrían salvar vidas. El informe destaca que la inteligencia artificial generativa (Gen AI) tiene el potencial de transformar los ensayos clínicos mediante el uso de datos avanzados, simulaciones y modelos predictivos. Esto podría reducir significativamente los costos y tiempos de desarrollo, aumentar la tasa de éxito de los ensayos y mejorar la accesibilidad a nuevas terapias. Gen AI aborda problemas clave como el diseño ineficiente de ensayos, el reclutamiento limitado y los sistemas de datos desconectados, acelerando así las innovaciones terapéuticas.

Para leer más ingrese a:

https://www.weforum.org/publications/intelligent-clinical-trials-using-generative-ai-to-fast-track-therapeutic-innovations/

https://reports.weforum.org/docs/WEF_Intelligent_Clinical_Trials_2024.pdf

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