Un método novedoso que involucra mucha información e inteligencia artificial permite predecir si un tratamiento farmacológico será o no eficaz. Te contamos todo de su desarrollo.
Cuando se desarrolla un tratamiento farmacológico, es necesario organizar pruebas clínicas que habitualmente incluyen dos grupos integrados por una muestra aleatoria de personas: uno recibe el tratamiento y el otro recibe un placebo. Si el primer grupo tiene una mejora significativamente mayor que el segundo, se considera que el tratamiento es exitoso y se puede pasar a la siguiente etapa de desarrollo.
Sin embargo, muchas preguntas suelen quedar sin responder en este proceso: ¿por qué hay pacientes del grupo 1 que se beneficiaron del tratamiento, mientras que hubo otros que no? ¿Cómo evaluar el índice de efectividad del medicamento?
Un grupo de investigadores e investigadoras fineses desarrollaron un sistema de inteligencia artificial que permite hacer modelos que predicen la efectividad de un tratamiento en distintos tipos de pacientes, comparando tratamientos alternativos y seleccionando los mejores pacientes para cada uno.
Esto significa que las pruebas clínicas podrán ser más efectivas si, al formar los grupos de pacientes, se seleccionan perfiles específicos según los modelos de inteligencia artificial, y no simplemente muestras aleatorias. Aunque los primeros resultados positivos fueron usados en pruebas de tratamiento contra la apnea, se espera que el método pueda extenderse a otras enfermedades.
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