IA en ensayos clínicos: "Hay que evitar el sesgo de automatización"

La Industria Farmacéutica se sustenta, en parte, en la elaboración de ensayos clínicos para desarrollar medicamentos que mejoren la vida de los pacientes. Para ello, es necesario un control exhaustivo de los procesos por parte de los sanitarios que intervienen en la toma de decisiones, asegurando que la metodología se cumple. Dentro de las rutinas convencionales para hacerlos ha aparecido un elemento novedoso: el uso de la Inteligencia Artificial para la selección de pacientes idóneos. Esteban Sanesteban es director médico en PPD (Thermofisher Scientific) y su labor es la de revisar la seguridad del paciente y el rigor científico a lo largo de los ensayos. “Yo soy bastante optimista y pienso que esto puede traer muchas mejoras, pero hay que ser cauteloso”, comenta a Redacción Médica. 

Aunque Sanesteban pone esta advertencia sobre la mesa, piensa que la herramienta agiliza muchos procesos que normalmente pueden tener una dificultad añadida, como es el reclutamiento: “Muchas veces es el cuello de botella en los ensayos y hace que se retrasen muchos. Entonces creo que la IA puede ayudar a los investigadores a revisar muchísimas bases de datos y encontrar buenos candidatos”, expresa el médico. 

Los posibles problemas del uso de la IA en ensayos clínicos

Poder captar a un número de candidatos idóneos para las pruebas es esencial, pero la IA puede generar ciertos problemas también, por lo que lo fundamental es que sea siempre el juicio del monitor médico el que prevalezca en todo momento. “La IA puede asistir el juicio médico, pero la responsabilidad final de decidir siempre tiene que estar en el investigador”, establece Sanesteban. El director médico menciona a este respecto que uno de los problemas que puede conllevar el uso de esta herramienta es caer en sesgos: “Pueden excluirse ciertas minorías o ciertos grupos poblacionales. Por eso es muy importante que, tal y como lo exige ahora la normativa europea de IA en ensayos clínicos, que los criterios automatizados se basen en las pautas de inclusión y exclusión que el comité de ética y las autoridades regulatorias han aprobado”, expresa. 

Se refiere concretamente a que se puede identificar de forma automática que un paciente cumple los criterios para ser aceptado, pero el investigador puede entender mejor el contexto social del mismo. “Puede saber que este paciente es muy volátil, o que este ensayo es muy costoso a nivel operativo y no tiene el soporte familiar o sanitario para participar… El médico acaba conociendo la predisposición de los pacientes para mantener ese rigor que los ensayos clínicos necesitan”, expone. Sobre este tema, el monitor médico incide en que su labor es la de evitar que un paciente tenga ciertos riesgos para su seguridad por haber sido incluido en un ensayo para el que no era adecuado. 

Apunta a la importancia de que los investigadores no se dejen llevar por el “sesgo de automatización”, es decir, que prevalezca lo que diga esta herramienta. “La responsabilidad legal sigue recayendo en ellos y porque hay pequeños matices que la IA a día de hoy puede no tener en cuenta, porque a veces pues hay información que no está escrita en la historia clínica”, abunda el facultativo. Por este motivo piensa que es fundamental que, para poder usarla de la manera adecuada, los investigadores conozcan los sesgos en los que pueden caer al aplicarla. “Yo fui investigador en el en el hospital en el pasado, con muy poco tiempo para hacer investigación, por lo que existe el riesgo de que se acabe haciendo lo que recomienda la IA sin cuestionarlo”, concluye.