La hiperplasia prostática benigna (HPB) es una de las afecciones urológicas más comunes en hombres con el avance de la edad, llegando a afectar a casi 50% de los varones mayores de 50 años. A pesar de su prevalencia, los tratamientos siguen siendo complejos, requiriendo un entendimiento detallado de la progresión de la enfermedad, las respuestas del paciente y los patrones terapéuticos en la práctica clínica.
Los ensayos clínicos tradicionales ofrecen información valiosa, pero su alcance es limitado y no siempre reflejan la diversidad de experiencias en entornos clínicos reales. Aquí es donde los datos del mundo real (RWD) y la inteligencia artificial (IA) adquieren un rol transformador.
El poder de los datos reales en la investigación urológica
Los datos del mundo real, obtenidos de fuentes como historias clínicas electrónicas (EHR), registros médicos y genómica, brindan una visión integral de tendencias, resultados terapéuticos y experiencias de pacientes más allá de los ensayos clínicos controlados. En la HPB, el RWD permite a las empresas farmacéuticas y médicos evaluar la efectividad real de distintas terapias, desde fármacos hasta cirugías mínimamente invasivas.
Para ser útiles, estos datos deben ser de alta calidad y adaptados a su propósito. Así, los investigadores pueden analizar marcadores como los niveles de PSA o la evolución de síntomas, obteniendo información más precisa sobre el avance de la enfermedad.
Gracias al uso de datos anonimizados, las compañías pueden identificar subpoblaciones de pacientes con mayor beneficio de ciertos tratamientos y ajustar las guías clínicas. Además, el RWD facilita estudios longitudinales, evaluando la eficacia a largo plazo y posibles recaídas.
IA y RWD: Transformando datos en conocimiento accionable
El volumen y la complejidad del RWD requieren herramientas avanzadas, como modelos de aprendizaje automático, para extraer información relevante (RWE). La IA estructura datos no estandarizados, como notas clínicas, mediante procesamiento de lenguaje natural, ampliando el análisis.
Estos modelos también clasifican pacientes según gravedad, comorbilidades y respuesta al tratamiento, impulsando enfoques de medicina personalizada en el manejo de la HPB.
Mejorando la investigación y decisiones clínicas
La combinación de RWD e IA impacta tanto en investigación como en práctica clínica. Para las empresas, permite diseños de estudios más eficientes y vigilancia poscomercialización. Para los médicos, facilita decisiones basadas en resultados reales, mejorando la atención.
El uso de RWD anonimizado también permite análisis retrospectivos, evaluando seguridad y efectividad sin los costos de estudios prospectivos tradicionales.
Un futuro impulsado por RWD e IA
La sinergia entre RWD e IA es clave para avanzar en urología. Estas herramientas permiten terapias más dirigidas, mejores resultados y una innovación basada en evidencia para la HPB y otras condiciones.
Al adoptar tecnología de IA segura y datos del mundo real, podemos crear un sistema de salud más predictivo, personalizado y eficaz para los pacientes.
Foto: nevarpp, Getty Images
Sujay Jadhav es el Director Ejecutivo de Verana Health, donde impulsa el crecimiento de la compañía mediante capacidades de ensayos clínicos, alianzas con sociedades médicas y enriquecimiento de datos.
Con más de 20 años de experiencia como ejecutivo y emprendedor, Jadhav fue Vicepresidente Global en Oracle y CEO de goBalto, adquirida por Oracle. También fue ejecutivo en Model N, contribuyendo a su salida a bolsa.
Es MBA por Harvard y tiene una licenciatura en Ingeniería Electrónica por la Universidad de South Australia.
Este artículo forma parte del programa MedCity Influencers. Descubra cómo participar aquí.
*(Nota: Se corrigió “compañías” por “compañías” y “enfoques” por “enfoques”.)*