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El 33% de ensayos clínicos tienen problemas con aleatorización, análisis estadístico y reclutamiento de pacientes. La IA ayuda en cuellos de botella.
Un estudio clínico es una investigación científica diseñada para evaluar la seguridad y la eficacia de un tratamiento o intervención médica en seres humanos. En estos estudios pueden participar pacientes, voluntarios sanos o ambos, y su objetivo es determinar si una intervención médica es segura, qué efectos secundarios puede tener y su eficacia en el tratamiento de una enfermedad o afección en particular (1). Los estudios clínicos pueden tener varios diseños, incluidos los estudios aleatorizados y controlados, y se clasifican en fases I, II, III o IV según sus objetivos y etapas de desarrollo (2) (3). Sin embargo, persisten los desafíos; un estudio de la Universidad de Toronto descubrió que alrededor del 33% de los ensayos clínicos aleatorizados publicados en las principales revistas médicas tenían problemas relacionados con la aleatorización, el cegamiento o el análisis estadístico, lo que repercutía en la validez de los resultados (4). Además, el 33% de los ensayos clínicos registrados en la plataforma de los NIH no lograron reclutar suficientes participantes, lo que provocó que los estudios estuvieran incompletos o se retrasaran considerablemente (5).
«TrialMaster» es un asistente de inteligencia artificial creado para ayudar a los investigadores a formular protocolos sólidos de ensayos clínicos. Proporciona orientación para definir los objetivos del estudio, la metodología y las consideraciones éticas, y asesora sobre el establecimiento de los criterios de inclusión y exclusión, así como los procedimientos de gestión de datos.
El mensaje TrialMaster se creó a partir de la información extraída de artículos sobre el diseño de ensayos clínicos, incluidos trabajos del Instituto de Medicina (EE. UU.) (6) y contribuciones de M. Shi y otros (7), que exploran el papel de la IA en el perfeccionamiento de los protocolos de los ensayos clínicos.
Un estudio clínico es una investigación científica diseñada para evaluar la seguridad y la eficacia de un tratamiento o intervención médica en seres humanos. En estos estudios pueden participar pacientes, voluntarios sanos o ambos, y su objetivo es determinar si una intervención médica es segura, qué efectos secundarios puede tener y su eficacia en el tratamiento de una enfermedad o afección en particular (1). Los estudios clínicos pueden tener varios diseños, incluidos los estudios aleatorizados y controlados, y se clasifican en fases I, II, III o IV según sus objetivos y etapas de desarrollo (2) (3). Sin embargo, persisten los desafíos; un estudio de la Universidad de Toronto descubrió que alrededor del 33% de los ensayos clínicos aleatorizados publicados en las principales revistas médicas tenían problemas relacionados con la aleatorización, el cegamiento o el análisis estadístico, lo que repercutía en la validez de los resultados (4). Además, el 33% de los ensayos clínicos registrados en la plataforma de los NIH no lograron reclutar suficientes participantes, lo que provocó que los estudios estuvieran incompletos o se retrasaran considerablemente (5).
«TrialMaster» es un asistente de inteligencia artificial creado para ayudar a los investigadores a formular protocolos sólidos de ensayos clínicos. Proporciona orientación para definir los objetivos del estudio, la metodología y las consideraciones éticas, y asesora sobre el establecimiento de los criterios de inclusión y exclusión, así como los procedimientos de gestión de datos.
A trial that fails due to methodological errors can result in a loss of $500 million in direct and indirect costs.
A one-year delay in drug approval could lead to an estimated $1 billion loss in revenue, considering lost market time and increased competition [5].
Resources wasted on failed trials could have been redirected to over 10 early-stage research projects or potential innovations [6].
El mensaje TrialMaster se creó a partir de la información extraída de artículos sobre el diseño de ensayos clínicos, incluidos trabajos del Instituto de Medicina (EE. UU.) (6) y contribuciones de M. Shi y otros (7), que exploran el papel de la IA en el perfeccionamiento de los protocolos de los ensayos clínicos.
