Innovación con IA conecta a voluntarios con ensayos clínicos adecuados mediante TrialGPT

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Jamie Olivos
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Red de IA abstracta conectando con símbolos médicos.

MadridCientíficos de los Institutos Nacionales de Salud han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada TrialGPT. Esta herramienta acelera el proceso de encontrar ensayos clínicos adecuados para los pacientes. Funciona utilizando modelos avanzados de lenguaje para analizar datos de pacientes y vincularlos con ensayos clínicos listados en ClinicalTrials.gov. El objetivo de TrialGPT es facilitar a los profesionales de la salud la identificación de los ensayos adecuados para los pacientes, lo que contribuirá a acelerar la investigación médica.

El uso de la inteligencia artificial para identificar ensayos clínicos puede resolver problemas significativos en el ámbito de la salud. Normalmente, encontrar el ensayo adecuado requiere mucho tiempo y recursos. TrialGPT busca simplificar y acelerar este proceso.

Procesa los resúmenes de los pacientes para obtener datos médicos y demográficos relevantes. Identifica los ensayos clínicos en ClinicalTrials.gov para los cuales el paciente cumple los criterios. Excluye los ensayos en los que el paciente no es elegible. Proporciona una lista anotada de ensayos clínicos, clasificada según su relevancia y elegibilidad.

TrialGPT ayuda a los médicos al hacerse cargo de la compleja tarea de manejar datos, permitiéndoles enfocarse más en el cuidado de los pacientes. Esto puede transformar la participación de los médicos en los ensayos clínicos. Un emparejamiento más rápido y preciso acelera la investigación médica y satisface la creciente demanda de participantes diversos en los ensayos.

TrialGPT puede ayudar a los médicos a reducir el tiempo dedicado a verificar si los pacientes son aptos para un estudio. Disminuye el tiempo empleado en un 40% sin perder precisión. Esto permite a los médicos utilizar el tiempo extra en tareas más complejas, como personalizar planes de tratamiento o brindar una atención más completa a los pacientes.

El potencial de esta innovación para facilitar la participación en ensayos clínicos es crucial. Al hacer estos estudios más accesibles para todos, especialmente para grupos que suelen quedar excluidos, TrialGPT podría transformar el proceso de investigación clínica. Una mayor participación en los ensayos significa obtener información más completa y precisa, lo que podría llevar a avances médicos que beneficien a un público más amplio.

El éxito de TrialGPT podría propiciar el empleo de modelos de IA en más áreas de la atención médica e investigación. Con el rápido avance de la tecnología, la industria de la salud está preparada para transformarse. Los modelos futuros podrían manejar datos complejos o realizar análisis a gran escala con gran rapidez, lo que permitiría avances médicos más rápidos y extensos.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-53081-z

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Qiao Jin, Zifeng Wang, Charalampos S. Floudas, Fangyuan Chen, Changlin Gong, Dara Bracken-Clarke, Elisabetta Xue, Yifan Yang, Jimeng Sun, Zhiyong Lu. Matching patients to clinical trials with large language models. Nature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-53081-z
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