El sector dedicará 8.000 millones más a inteligencia artificial este año

La inteligencia artificial (IA) está cambiando el panorama de la investigación clínica, un cambio que muchos ven necesario a medida que los medicamentos de grandes ventas (blockbuster) pierden fuelle en beneficio de terapias muy eficaces, pero dirigidas a poblaciones pequeñas de pacientes. Los avances en el análisis de datos, junto con la integración paulatina de grandes cantidades de información sanitaria, ya están ayudando en el día a día de la investigación, pero se intuye que su avance va a ser aún mayor. Según datos del libro blanco sobre IA elaborado por IQVIA, el sector salud va a dedicarle este año 8.000 millones de euros más, un crecimiento que los propios autores del documento califican de “explosivo”.

Un artículo publicado en la revista científica Perspectives in Clinical Reseach indica que la IA se ha convertido en un instrumento cada vez más versátil para la industria farmacéutica. Puede aplicarse en todas las fases del desarrollo de medicamentos: la identificación y validación de dianas terapéuticas -los elementos del organismo sobre los que actúa un medicamento para tratar una enfermedad-, pero también para diseñarlos, para estudiar si fármacos ya conocidos pueden tener nuevas indicaciones, para mejorar la eficiencia de los ensayos clínicos -con mejor diseño y selección de pacientes- y en tareas de farmacovigilancia.

Interesa particularmente -indica el artículo- su empleo en el desarrollo de ensayos clínicos, “que está plagado de costes elevados y altas tasas de fracaso”. Frente a estos retos, la inteligencia artificial ofrece la promesa de transformar pasos cruciales de los ensayos: cómo se diseñan, planifican y ejecutan. Puede vincular bases de datos dispersas -como las historias clínicas- con la bibliografía científica, y bases de datos de ensayos clínicos para mejorar cómo se reclutan los pacientes, haciendo que los sujetos seleccionados sean las personas cuyas características encajan en los criterios de selección que se imponen en un estudio.

Según los expertos de la consultora Deloitte, los algoritmos de IA pueden permitir la depuración, agregación, codificación y almacenamiento de datos de ensayos clínicos, reduciendo a la vez el impacto de los errores humanos en el empleo de información. Es esencial para las compañías farmacéuticas porque serán clave en el diseño de los ensayos clínicos, donde las empresas están adoptando un conjunto de estrategias dirigidas a innovar en el diseño. “Las tecnologías que incorporan AI pueden extraer patrones de información muy útiles para alcanzar este objetivo”. También perciben que la transformación digital impulsada por la AI puede mejorar la selección de pacientes y aumentar la eficacia del ensayo clínico. Incluso pueden influir en la selección del organismo investigador, “porque puede ayudar a las empresas biofarmacéuticas a identificar a los centros investigadores más cualificados y los candidatos prioritarios”. Incluso pueden ayudar en el seguimiento de pacientes.

En los ensayos clínicos del futuro, la IA junto con los avances en medicina personalizada conducirá a ensayos ‘in silico’, que utilizan modelos y simulaciones computarizadas en el desarrollo reglamentario de un fármaco. “También veremos un incremento en la implantación de ensayos virtuales para reducir la carga económica y de tiempo en los pacientes”, han predicho.

Algunos hospitales españoles ya han empezado a sumarse a la investigación clínica ‘federada’ que permite compartir resultados entre unos y otros. La investigación clínica federada recibe fondos de la Unión Europea en el proyecto EDHEN, que tiene como objetivo acelerar la investigación. Para ello, hay que crear bases de datos con una estructura estandarizada para todos los centros participantes, de tal forma que sean de fácil acceso. Se pretende armonizar más de 100 millones de datos. En España, entre el 15% y el 25% de los datos clínicos están estructurados. El resto de la información hay que transformarla para su aprovechamiento. Los hospitales de Barcelona Parc de Salut Mar, el Hospital Universitario de Bellvitge, El Hospital Universitario Son Espases, el Hospital Dos de Mayo, el Hospital General de Hospitalet y el Hospital de Sant Joan Despí Moisés Broggi, los madrileños 12 de Octubre y el Hospital Universitario Fundación Alcorcón y el Hospital Universitarios Son Espases de Baleares ya se han puesto manos a la obra con IOMED, una empresa que se encarga de desarrollar la tecnología necesaria para poder crear esa red federada de datos.

En IOMED presentan como nuevo paradigma de la investigación clínica un estudio concreto en el cual la búsqueda manual de pacientes consume 21 semanas de trabajo en el hospital para reclutar 721 pacientes. La extracción automática de datos de sus bases reduce el tiempo necesario a 6 semanas. Los pacientes reclutados son 51.000. En este caso, el coste medio del reclutamiento de cada paciente es de 277 euros para el procedimiento manual, y de 0,21 euros para el procedimiento automatizado.

Los brazos de control sintéticos -también ‘gemelos virtuales’ en la jerga del ramo- son datos agrupados creados a partir del modelado de ‘Real World Data’ -información obtenida en la práctica clínica real- de pacientes que cumplen con los criterios establecidos para el protocolo, explican. Este dataset se utiliza como grupo de control, para efectuar la comparación con los pacientes que efectivamente han recibido tratamiento. Los expertos de IOMED consideran que los brazos sintéticos son “un paso natural en el uso de la RWD, que además permitirán ahorrar tiempo y dinero en la ejecución de los ensayos clínicos”.

Por un lado, reducen o eliminan la necesidad de reclutar pacientes para el brazo de control, ahorrando esfuerzos en este sentido. Por otro lado, también es un incentivo al reclutamiento de pacientes, ya que uno de los grandes motivos por los que éstos deciden no participar en ensayos es el miedo a no recibir tratamiento alguno, es decir, a formar parte del grupo de control, añaden.

De momento, hay una baja implantación de este tipo de herramientas, tanto en España como en el resto del mundo, a pesar de que existen altos niveles de adopción de historias clínicas electrónicas, han valorado.

El gobierno ha publicado una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) para proporcionar un marco de referencia dentro de los ejes de la Agenda España Digital 2025, que es a su vez uno de los elementos que componen el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la economía española. La ENIA está pensada para mejorar la preparación del tejido productivo español de cara a impulsar su competitividad en el plano europeo e internacional, “un paso fundamental en la apuesta por la transformación digital de la economía y la sociedad a través de tecnologías disruptivas”, dice el plan.