La inteligencia artificial puede reducir los plazos de evaluación… si se utiliza con transparencia. En el encuentro ISPOR Europa en Copenhague (Dinamarca) este lunes 13 de noviembre, la moderadora de uno de las sesiones ha hecho un llamamiento a la constitución de un grupo colaborativo en el que participen representantes de todos los sectores para establecer los estándares en el empleo de la inteligencia artificial (IA) como apoyo a la evaluación de tecnologías sanitarias (HTA). Brenda Dooley, directora general de la consultora AXIS, se ha mostrado convencida de que este tipo de herramientas pueden aprovecharse y ser de extrema utilidad “siempre que el proceso sea totalmente transparente para que existan garantías de que la información obtenida es fiable”.
La sesión de Dooley, ‘Herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, claves en las futuras evaluaciones del NICE… ¿proyección o quimera?’, ha contado con la participación de Andrée Bates, experto en IA en el sector de la biotecnología; el consultor en HEOR & HTA Steve Beard, y la profesora de Economía de la Salud y Políticas Sanitarias Dawn Lee.
Dooley explicaba que, en la última década, el interés por instrumentos como AI y ML (aprendizaje automático) ha aumentado “de forma exponencial” en el sector sanitario.
“A medida que nos acercamos a 2024, hay un claro movimiento a la siguiente fase en cuanto a la adopción de estas tecnologías, con la atención centrada en el desarrollo de aspectos prácticos”, indicaba.
Ambas herramientas están siendo analizadas como elementos de soporte en los procesos analíticos clave y la recopilación de información para HTA.
Lo cierto es que, para el sector, estos instrumentos tienen la capacidad de acelerar la elaboración de los expedientes, además de los plazos subsiguientes en las solicitudes a las agencias reguladoras y los procesos de adopción de decisiones.
El resultado -ha planteado- serán decisiones más rápidas en la evaluación de nuevos medicamentos, y en último término, una oportunidad de llegar antes a los pacientes.
En otros sectores diferentes al sanitario se ha visto que la tecnología de la IA puede suponer saltos enormes en plazos de tiempo muy cortos.
Según un reciente análisis publicado en la revista Frontiers, son escasos los estudios que tienen como objeto de análisis el empleo de IA en la evaluación de nuevas terapias. Sus autores sugieren que la comunidad de la HTA empiece a explorar las mejores prácticas para aprovechar la inteligencia artificial en su labor, además de dar los primeros pasos para elaborar recomendaciones sobre cómo el big data puede contribuir a generar información más precisa a la hora de evaluar tecnologías sanitarias.
Para Dooley, “estas tecnologías están llegando al mundo de la HTA, estemos preparados o no, y creo que es crucial que los actores clave se reúnan, cuanto antes mejor, para dar forma entre todos al futuro del sector en este ámbito”.
A su modo de ver, es importante tomar ahora decisiones sobre las reglas (y “límites”) que deben imponerse en los expedientes de evaluación. Si se pueden reducir los plazos gracias a la IA y el ML y hacer llegar antes a los pacientes medicamentos “que salvan vidas”, es un proceso “que todos deseamos ver en marcha”.
Ella está convencida de que el contenido generado por inteligencia artificial puede formar parte, y lo hará en el futuro, del núcleo de las solicitudes de evaluación, “pero es crucial que lo hagamos con elevados niveles de transparencia y fiabilidad”.
Nicolas Gonzalez Casares: