La directora de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS), María Jesús Lamas Díaz, ha afirmado este lunes que la Inteligencia Artificial (IA) tiene la capacidad de mejorar la «riqueza» del reclutamiento de pacientes en ensayos clínicos, especialmente en patologías que no están del todo caracterizadas o cuya prevalencia sea muy baja.
Aplicar este tipo de herramientas también puede ayudar a analizar «muchos más datos» que aquellos que se generan únicamente en los ensayos clínicos, y es que se está buscando incluir determinantes sociales de la salud, como la situación socioeconómica, laboral, familiar o migratoria, tal y como ha explicado durante una rueda de prensa en línea.
Lamas Díaz ha aseverado que, a pesar de sus ventajas, el organismo no incorpora herramientas de IA hasta que tienen «la certeza» de que no se corre el riesgo de influir en la toma de decisiones.
En la misma línea, ha manifestado que el auge de las nuevas tecnologías facilitará la accesibilidad, sobre en aquellas regiones en las que las personas se encuentran «un poco más separadas» de los hospitales, así como dar lugar al acceso transfronterizo a ensayos en la Unión Europea, algo que, si bien es «deseable» en enfermedades raras en las que hay pocos pacientes, también ha señalado que «no siempre es factible».
La digitalización de todos estos procesos posibilitará igualmente una mayor participación de los pacientes en los ensayos clínicos, que es uno de los objetivos a lograr tanto desde las administraciones como desde las asociaciones de pacientes.
«Las preferencias de los pacientes tienen que ayudar a mejorar el diseño de los ensayos clínicos y van a generar información muy importante sobre ese ensayo clínico (…) Aspiramos a que la voz del paciente guíe cada paso del camino. La investigación clínica tiene que estar dirigida a responder a las necesidades del paciente», ha agregado.
La directora del programa de Aceleración de Ensayos Clínicos en la UE (ACT EU), Laura Pioppo, ha informado de que actualmente existe una estrategia para implementar la IA en los ensayos clínicos, si bien aún no se ha comenzado a materializar.
«Como la IA tiene mucho potencial, nos puede ayudar a sacar datos sobre elementos descentralizados en los ensayos clínicos, que es algo que no tenemos de una manera estructurada», ha añadido.
Por su parte, el director general de la Plataforma de Organizaciones de Pacientes (POP), Pedro Carrascal, ha sostenido que la IA es un «acelerador» de aquellas cuestiones que hasta hace poco no se podían llevar a cabo, sobre todo en materia de personalización e individualización del tratamiento de los pacientes, así como en temas de análisis de datos.
ARTICULAR LA PARTICIPACIÓN DE LOS PACIENTES
De cara a lograr una participación activa de los pacientes en los ensayos clínicos, incluyendo su diseño y creación, Carrascal cree necesario crear una serie de normas que articulen estos espacios de forma organizada y homogénea, que además deben ser dotados de los suficientes recursos materiales, humanos y económicos.
Carrascal ha resaltado la necesidad de que estos ensayos cuenten con una serie de objetivos que puedan ser evaluados por parte del paciente, así como habilitar una serie de mecanismos de participación.
Si bien ha reconocido que España es una «superpotencia» en ensayos clínicos, siendo el país europeo que más aprueba cada año, ha lamentado que se van «concentrando» en zonas, lo que provoca una inequidad en su acceso a nivel nacional.
«Cuando hablamos de ensayos clínicos, nos fijamos (…) en cómo poder mejorar los ensayos clínicos relacionados con el acceso. Por ejemplo, en zonas rurales o en aquellas que no tienen acceso a centros especializados», ha agregado.
Asimismo, ha abordado la importancia de que la información proporcionada al paciente sea accesible y clara sobre los objetivos, los riesgos, los beneficios y las alternativas, lo que implica igualmente su capacitación, de forma que su toma de decisiones esté basada en una posición informada.
Otras cuestiones que Carrascal ha pedido tener en cuenta es garantizar la protección de los datos y la privacidad del propio paciente, lo que también implica el trabajo del paciente, y dar énfasis en el enfoque de género y abordar así las diferencias existentes.
