{"id":68315,"date":"2026-03-23T09:20:42","date_gmt":"2026-03-23T15:20:42","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=68315"},"modified":"2026-03-23T09:27:53","modified_gmt":"2026-03-23T15:27:53","slug":"ia-identifica-candidatos-para-ensayos-clinicos-de-enfermedades-raras-con-96-de-precision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-identifica-candidatos-para-ensayos-clinicos-de-enfermedades-raras-con-96-de-precision\/","title":{"rendered":"IA identifica candidatos para ensayos cl\u00ednicos de enfermedades raras con 96% de precisi\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Un sistema de IA revis\u00f3 1,476 expedientes m\u00e9dicos en una semana e identific\u00f3 pacientes elegibles para un ensayo cl\u00ednico de fase 3, con mayor diversidad racial que los m\u00e9todos tradicionales de reclutamiento.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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An investigation published in The Journal of Cardiac Failure<\/em>, la revista oficial de la Heart Failure Society of America, demuestra que un sistema de inteligencia artificial (IA) entrenado m\u00e9dicamente puede revisar expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos a gran escala para identificar con alta precisi\u00f3n a pacientes elegibles para ensayos cl\u00ednicos de enfermedades raras. El estudio, realizado en conjunto por Cleveland Clinic y la empresa Dyania Health, ofrece evidencia del mundo real sobre el potencial de la IA para mejorar la velocidad, la precisi\u00f3n y la equidad en el reclutamiento de participantes para investigaci\u00f3n cl\u00ednica.<\/p>

El ensayo en el que se aplic\u00f3 el sistema fue DepleTTR-CM, un estudio cl\u00ednico de Fase 3 para la cardiomiopat\u00eda por amiloide de transtiretina (ATTR-CM), un tipo de insuficiencia card\u00edaca que afecta principalmente a adultos mayores y que hist\u00f3ricamente ha sido dif\u00edcil de diagnosticar. El sistema de IA, denominado Synapsis AI y desarrollado por Dyania Health, fue integrado directamente en el sistema de expedientes cl\u00ednicos de Cleveland Clinic y proces\u00f3 datos provenientes de 25 hospitales y 250 centros ambulatorios en los estados de Ohio, Florida y Nevada en Estados Unidos.<\/p>

En el lapso de una semana, el sistema revis\u00f3 1,476 expedientes de pacientes e identific\u00f3 46 como posibles candidatos al ensayo. Tras la revisi\u00f3n cl\u00ednica posterior, 30 fueron confirmados como elegibles, de los cuales 29 no hab\u00edan sido identificados a trav\u00e9s del proceso de reclutamiento tradicional. En cuanto a precisi\u00f3n, el sistema respondi\u00f3 correctamente el 96.2% de las 7 mil 700 preguntas espec\u00edficas del ensayo distribuidas en nueve dominios de criterios cl\u00ednicos. Su capacidad para descartar correctamente a pacientes no elegibles fue igualmente destacada: excluy\u00f3 correctamente a 198 de 200 pacientes no aptos, alcanzando un valor predictivo negativo del 99%. Los m\u00e9dicos revisores encontraron que el 100% de las justificaciones emitidas por la IA para sus conclusiones eran precisas e interpretables.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En t\u00e9rminos de eficiencia de reclutamiento, la comparaci\u00f3n con los m\u00e9todos convencionales es elocuente, ya que a trav\u00e9s del proceso asistido por IA, siete pacientes se inscribieron en el ensayo en seis d\u00edas, antes de que se cerrara el reclutamiento por haber alcanzado la meta del sitio. En contraste, los m\u00e9todos tradicionales lograron inscribir diez pacientes en 90 d\u00edas.<\/p>

Uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes del estudio es su impacto en la diversidad de los participantes. Entre los pacientes identificados por la IA, el 36.6% eran de raza negra, frente al 7.1% identificado mediante el proceso convencional. Asimismo, solo el 60% de los pacientes detectados por IA estaban previamente conectados con un especialista en insuficiencia card\u00edaca, en comparaci\u00f3n con el 92.8% de los identificados por m\u00e9todos tradicionales. Seg\u00fan el estudio, esto sugiere que la IA tiene la capacidad de ampliar el acceso a los ensayos cl\u00ednicos entre poblaciones hist\u00f3ricamente subrepresentadas y con menor acceso a atenci\u00f3n especializada.<\/p>

El sistema combin\u00f3 datos estructurados del expediente cl\u00ednico electr\u00f3nico con procesamiento de lenguaje natural para analizar notas cl\u00ednicas complejas y reportes de laboratorio. Adem\u00e1s, gener\u00f3 justificaciones detalladas y auditables para cada decisi\u00f3n de inclusi\u00f3n o exclusi\u00f3n, lo que permiti\u00f3 a los coordinadores de investigaci\u00f3n verificar la elegibilidad de los candidatos con mayor confianza. La validaci\u00f3n cl\u00ednica por parte del equipo m\u00e9dico se mantuvo como un componente esencial del flujo de trabajo para garantizar la seguridad y precisi\u00f3n del proceso.<\/p>

El Dr. Trejeeve Martyn, investigador principal del estudio y director de Salud Poblacional de Insuficiencia Card\u00edaca en Cleveland Clinic, destac\u00f3 que la tecnolog\u00eda tiene el potencial de transformar lo que ha sido hist\u00f3ricamente un proceso intensivo en mano de obra, permitiendo identificar candidatos de alta calidad a mayor velocidad y desde una base geogr\u00e1fica m\u00e1s amplia. El equipo de Cleveland Clinic contin\u00faa evaluando c\u00f3mo extender esta plataforma a otros usos, como la investigaci\u00f3n observacional, los registros de enfermedades y la implementaci\u00f3n de terapias aprobadas que actualmente se utilizan por debajo de su potencial.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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CLEVELAND CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsroom.clevelandclinic.org\/2026\/03\/03\/ai-driven-chart-review-accurately-identifies-potential-rare-disease-trial-participants-in-new-study<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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