Un reciente estudio liderado por la Cleveland Clinic y Dyania Health (EE.UU.) ha demostrado el potencial de la inteligencia artificial (IA) entrenada específicamente en medicina para analizar registros médicos electrónicos (EMR) y seleccionar con precisión a pacientes aptos para ensayos clínicos de enfermedades poco frecuentes. Publicado en 'The Journal of Cardiac Failure', órgano oficial de la Heart Failure Society of America, el trabajo aporta evidencia práctica de que la revisión de historias clínicas asistida por IA puede optimizar la velocidad, exactitud y equidad en la selección de participantes para ensayos clínicos. La investigación evaluó el rendimiento de un sistema de IA desarrollado por Dyania Health, implementado en la Cleveland Clinic, encargado de preseleccionar candidatos para el ensayo DepleTTR-CM, centrado en la miocardiopatía amiloide por transtiretina (ATTR-CM), una forma de insuficiencia cardíaca prevalente en adultos mayores. En solo una semana, la IA revisó 1.476 historiales médicos e identificó 46 posibles candidatos. De los 30 pacientes seleccionados por la IA y validados por médicos, ninguno había sido detectado mediante los métodos tradicionales de reclutamiento. El sistema alcanzó una precisión del 96,2% al responder 7.700 preguntas específicas del ensayo en nueve áreas clínicas. Gracias a la evaluación asistida por IA, siete pacientes fueron inscritos antes de que se completara el cupo del ensayo, frente a diez inscritos por métodos convencionales en un periodo de 90 días. Los revisores médicos calificaron como 100% precisas e interpretables las justificaciones de la IA para cada criterio de inclusión o exclusión. Además, la IA excluyó correctamente a 198 de 200 pacientes no aptos, logrando un valor predictivo negativo del 99%. Un aspecto relevante fue la diversidad: el 36,6% de los pacientes identificados por IA eran de raza negra, frente al 7,1% detectado por cribado tradicional. Solo el 60% de los seleccionados por IA estaban previamente conectados a un especialista en insuficiencia cardíaca, comparado con el 92,8% de los identificados por métodos convencionales, lo que sugiere que la IA puede ampliar el acceso a ensayos clínicos para grupos subrepresentados. Trejeeve Martyn, investigador principal y director de Salud Poblacional con Insuficiencia Cardíaca en la Cleveland Clinic, destacó: “La IA médica permite revisar historias clínicas a gran escala, transformando un proceso tradicionalmente laborioso. Podemos identificar candidatos de calidad de manera más eficiente y diversa, y estamos explorando cómo esta tecnología puede acelerar la investigación y la implementación de terapias”. El sistema Synapsis AI, integrado en la historia clínica electrónica de Cleveland Clinic, analizó datos de 25 hospitales y 250 centros ambulatorios en Ohio, Florida y Nevada, combinando datos estructurados y procesamiento de lenguaje natural para interpretar notas clínicas y resultados de laboratorio. Cada decisión de inclusión o exclusión fue acompañada de justificaciones detalladas y auditables, facilitando la verificación por parte de los coordinadores de investigación. Eirini Schlosser, CEO y cofundadora de Dyania Health, subrayó que la IA puede superar las limitaciones de eficiencia y equidad en la asignación de pacientes a ensayos, identificando incluso a quienes suelen quedar fuera de los procesos tradicionales. La experiencia real de la IA en este ensayo clínico, junto con los resultados sobre diversidad y rendimiento, abre la puerta a una expansión de estas herramientas para la selección de participantes, registros de salud poblacional y generación de informes de calidad en tiempo real. Fuente: infosalus.com