Sin embargo, investigadores han descubierto que la inteligencia artificial (IA) podría optimizar el proceso, lo que se traduce en métodos de selección mejorados y una inscripción más rápida, según una reciente carta de investigación publicada en JAMA.
En los últimos años, la IA ha revolucionado la atención médica. Puede ayudar a los profesionales de la salud a analizar colonoscopias, asignar a las personas los tratamientos oncológicos adecuados, identificar casos de enfermedad hepática no detectados y mucho más.
Si bien la IA puede apoyar a los profesionales de la salud y mejorar la eficiencia en diversas áreas, muchas tareas aún requieren la revisión manual de datos.
De hecho, la selección tradicional en ensayos clínicos requiere que los profesionales de la salud filtren manualmente un grupo de participantes potencialmente elegibles y revisen manualmente sus historiales clínicos para verificar su elegibilidad.
Para acelerar el proceso, el Dr. Alexander Blood, MSc, director asociado del acelerador para la transformación clínica en el Hospital General de Massachusetts (Mass General Brigham), y sus colegas desarrollaron un modelo de lenguaje extenso (LLM) denominado Infraestructura de Ensayos Clínicos Habilitada por Generación Aumentada de Recuperación para la Revisión de Inclusión y Exclusión (RECTIFIER).
Según el estudio, la herramienta de cribado asistida por IA permitió una revisión previa mucho más rápida y completa del historial clínico de una persona.
También redujo significativamente el tiempo necesario para determinar la elegibilidad e impulsó las tasas de inscripción.
«La implementación de herramientas de cribado asistidas por IA como RECTIFIER mejora la eficiencia de los ensayos clínicos y agiliza el proceso de cribado y reclutamiento», escribieron los autores del estudio, «lo que podría conducir a una finalización más rápida de los ensayos y a un acceso más temprano a nuevas terapias para los pacientes».
RECTIFIER se considera una herramienta de preselección porque los pacientes también fueron evaluados por personas reales antes de ser considerados elegibles para el ensayo.
Si bien el estudio se centró en el reclutamiento de pacientes para un ensayo clínico en curso sobre insuficiencia cardíaca, Blood declaró a JAMA que "no existen especificaciones, ajustes ni ajustes especiales en el modelo que lo conviertan en una herramienta específica para estudios de insuficiencia cardíaca".
Al ser preguntado sobre si RECTIFIER podría utilizarse inmediatamente para el reclutamiento en ensayos clínicos, Blood respondió:
"Siempre hay maneras de mejorar un sistema o una herramienta, y estamos en proceso de hacerlo a diario aquí en Mass General Brigham.
En nuestro sistema, estamos comenzando a realizar pruebas beta con otros investigadores y grupos de investigación de nuestra institución, con la esperanza y la intención de que se extienda ampliamente a toda nuestra organización.
Nos entusiasma hablar con amigos, colegas y socios, y también validar externamente esta investigación para demostrar en otros centros y otras áreas de la enfermedad que seguimos viendo resultados realmente prometedores que pueden acelerar la investigación tanto para los médicos como para los pacientes, y realmente para la comunidad sanitaria en general".
Website JAMA:
https://jamanetwork.com/journals/jama
