En el competitivo mercado global actual, las empresas de ciencias de la vida buscan constantemente mejorar la eficacia y eficiencia de sus investigaciones. Cada vez más, los datos del mundo real (RWD) se convierten en una fuente clave de estos esfuerzos.
Gracias a las tecnologías en la nube, ahora es posible recolectar, almacenar y analizar petabytes de información, abriendo un vasto campo de posibilidades. Cuando se manejan adecuadamente, estos datos revelan detalles valiosos sobre la experiencia del paciente: desde cómo se prescriben los tratamientos y su respuesta, hasta la eficacia a largo plazo y los efectos secundarios.
La evidencia obtenida de estos datos puede optimizar el diseño de ensayos clínicos e influir en investigaciones en curso. Sin embargo, aprovechar los beneficios del RWD no es tan simple como contar con gran capacidad computacional.
Aunque la inteligencia artificial (IA) es crucial para extraer información relevante de grandes volúmenes de datos dispares, solo es parte de un esfuerzo coordinado que depende de la inteligencia humana y la colaboración entre médicos, especialistas, enfermeros, científicos de datos y tecnólogos.
Si se hace correctamente, estos esfuerzos pueden generar beneficios significativos y ofrecer un futuro prometedor para la investigación clínica y el cuidado del paciente.
Un enfoque estratégico
En los registros digitales de consultas médicas, resultados de laboratorio e historiales de tratamiento hay información valiosa. Al unificarse, el RWD—datos recopilados fuera de ensayos clínicos tradicionales—proporciona una visión detallada de cómo los pacientes experimentan enfermedades, responden a tratamientos e interactúan con el sistema de salud.
Gran parte de esta información, como las notas clínicas y las imágenes en registros electrónicos (EHR), está desestructurada, lo que dificulta su análisis.
Técnicas de IA, como el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), pueden revolucionar el manejo de estos datos, descubriendo patrones ocultos.
Pero obtener información valiosa depende de la calidad de los datos subyacentes. Para lograrlo, se requieren procesos rigurosos, validación clínica, modelos de ML robustos y ajustes continuos para evitar sesgos.
Este enfoque multifacético combina IA con conocimiento humano, generando evidencia del mundo real (RWE) que mejora el diseño y ejecución de ensayos clínicos.
El valor del RWD
El RWD es clave para reducir costos y complejidades en estudios clínicos, impulsando decisiones basadas en datos.
Conjuntos de datos de alta calidad y específicos, procedentes de diversos entornos sanitarios, reflejan mejor la realidad del paciente, eliminando vacíos de conocimiento anteriores.
Las empresas usan el RWD para:
- Estudios retrospectivos y prospectivos
- Investigación de efectividad comparativa (CER)
- Economía de la salud e investigación de resultados (HEOR)
- Comercialización
Además, su adopción en investigación clínica está respaldada por la FDA y casos de uso crecientes.
Mejorando los ensayos clínicos
Los ensayos tradicionales suelen depender de criterios simples de inclusión/exclusión. El RWD permite un enfoque más detallado, optimizando:
- Selección de participantes
- Identificación de pacientes según variaciones de enfermedad o historial médico
- Reducción de tiempos y mejora de acceso
Así, se evitan retrasos costosos y efectos secundarios inesperados.
Investigación y atención continua
El RWD ofrece una perspectiva longitudinal de enfermedades crónicas, revelando:
- Patrones de respuesta a tratamientos
- Necesidades cambiantes de salud
- Brechas en opciones terapéuticas
También detecta efectos secundarios raros, permitiendo ajustes tempranos en ensayos.
Para aseguradoras, el RWE ayuda a evaluar costos y reembolsos.
En resumen, la IA está transformando la investigación clínica, acelerando el desarrollo de tratamientos innovadores.
Sobre el autor
Sujay Jadhav es CEO de Verana Health, con más de 20 años de experiencia en liderazgo empresarial en Oracle y otras firmas tecnológicas. Tiene un MBA de Harvard y una ingeniería electrónica de la Universidad de Australia del Sur.Este artículo forma parte del programa MedCity Influencers.
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