Durante décadas, la identificación precisa de pacientes elegibles para ensayos clínicos ha representado un cuello de botella significativo. Los historiales médicos son desordenados y los códigos de diagnóstico a menudo reflejan necesidades de facturación en lugar del estado clínico real del paciente, lo que dificulta determinar quién cumple verdaderamente con los criterios de inclusión y exclusión de un estudio.
La semana pasada, Mass General Brigham dio origen a una nueva empresa para comercializar una plataforma de selección impulsada por inteligencia artificial generativa, diseñada para simplificar este proceso.
La compañía, llamada AIwithCare, se lanzó oficialmente el viernes. Utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para interpretar datos clínicos tanto estructurados como no estructurados, lo que conduce a una selección de pacientes más rápida y precisa para los ensayos.
En la mayoría de los sistemas de salud, el reclutamiento para ensayos depende de personal clínicamente capacitado que dedica horas diarias a revisar manualmente las historias clínicas, señaló el Dr. A.J. Blood, cardiólogo de Mass General Brigham y director ejecutivo de AIwithCare.
“Es un proceso que consume mucho tiempo, es intensivo en mano de obra y anodino”, declaró.
Él y su equipo de investigadores en el Acelerador para la Transformación Clínica de Mass General comenzaron a construir el motor de IA generativa de AIwithCare a principios de 2023, cuando modelos de lenguaje extenso como ChatGPT ganaban popularidad generalizada.
El Dr. Blood explicó que la plataforma está diseñada para interpretar el contexto clínico completo de los datos, en vez de confiar en los poco fiables códigos de facturación. El objetivo es que más hospitales puedan evaluar automáticamente a los pacientes frente a criterios de inclusión y exclusión complejos a gran escala.
El Dr. Blood señaló que la plataforma ha sido validada en investigaciones revisadas por pares: un estudio publicado este año en JAMA encontró que la tasa de inscripción utilizando AIwithCare fue casi el doble que la del cribado manual tradicional.
Con su entrada al mercado, AIwithCare ahora compite con otras empresas que venden herramientas de IA para mejorar el reclutamiento en ensayos clínicos, como Antidote, Tempus y Trialspark. No obstante, el Dr. Blood recalcó que la plataforma de AIwithCare puede ampliar su uso más allá del reclutamiento para ensayos, hacia aplicaciones en seguridad, calidad y operaciones clínicas, al procesar datos médicos de forma rápida y precisa.
Dijo que la empresa ahora está escalando su tecnología hacia otros sistemas de salud, redes de investigación, compañías de ciencias de la vida, farmacéuticas y fabricantes de dispositivos.
El Dr. Blood destacó que AIwithCare busca no solo agilizar el reclutamiento para ensayos clínicos, sino también ayudar a transformar cómo hospitales y organizaciones de investigación utilizan la IA para mejorar la atención al paciente y la eficiencia operativa.
Foto: Wong Yu Liang, Getty Images