La inteligencia artificial podría permitir que personas excluidas de ensayos clínicos puedan acceder a ellos

La inteligencia artificial podría permitir que personas excluidas de ensayos clínicos puedan acceder a ellos
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Los ensayos clínicos suelen tener un grave inconveniente: las personas a las que se administran medicamentos en ellos se seleccionan de forma muy estricta. La mayoría de los ensayos clínicos, por ejemplo, no permiten mujeres embarazadas. Y la mayoría tiene requisitos de edad. Además, la mayoría no permite personas con afecciones distintas de las que se están probando.

Este proceso de filtrado reduce el grupo disponible de posibles voluntarios y también excluye innecesariamente a muchas personas que pueden beneficiarse de la terapia. La inteligencia artificial podría cambiar esta criba.

Red flags

Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, que trabaja con la corporación de biotecnología Genentech, ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que puede agregar de manera segura participantes de ensayos clínicos que pueden haber sido previamente excluidos.

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El nuevo sistema, llamado Trial Pathfinder, compara los resultados de supervivencia de los participantes de ensayos clínicos incluidos en una gran base de datos.

A medida que el sistema analiza los datos, aprende más sobre qué pacientes tienen más o menos probabilidad de experimentar problemas en un ensayo clínico de un nuevo fármaco, en función de varios factores, como la edad, el peso, si está embarazada y su historial médico. A continuación, el sistema se puede utilizar para emular un ensayo clínico con la inclusión de personas que anteriormente se habrían filtrado. Finalmente, los investigadores pueden usar la información del sistema al establecer los criterios para su ensayo clínico en el mundo real.

Las pruebas con datos del mundo real sobre aplicaciones específicas, como ciertos tipos de cánceres, mostraron que es capaz de aumentar las poblaciones permitidas de voluntarios en tales ensayos de medicamentos en aproximadamente un 53%.

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