Un nuevo estudio demuestra el potencial de la IA para evaluar la seguridad de medicamentos y efectos adversos.
Un equipo de científicos liderado por Cedars-Sinai ha creado una innovadora herramienta llamada OnSIDES que utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar las etiquetas de los medicamentos e identificar sus posibles efectos secundarios. Este avance es crucial, ya que en países como Estados Unidos, las reacciones adversas a fármacos son actualmente una de las principales causas de muerte y generan enormes costos para los sistemas de salud.
El estudio publicado en Med, detalla que el sistema emplea un modelo de IA especializado en lenguaje médico llamado PubMedBERT, capaz de “leer” y entender el texto complejo de las etiquetas farmacéuticas. Extrae información sobre efectos secundarios con un 90% de precisión, organizándola en una base de datos accesible para investigadores y médicos. Hasta ahora, ha analizado más de 47 mil etiquetas de medicamentos aprobados en Estados Unidos, Europa, Reino Unido y Japón, identificando más de 3.6 millones de posibles combinaciones peligrosas entre fármacos y efectos adversos.
Esta herramienta representa un avance significativo en seguridad farmacéutica ya que permite a los médicos acceder rápidamente a información confiable sobre riesgos de medicamentos, especialmente importante cuando recetan múltiples fármacos a un mismo paciente. Además, podría usarse para descubrir nuevos usos terapéuticos de medicamentos ya existentes, acelerando el desarrollo de tratamientos.
Aunque prometedora, la tecnología aún enfrenta desafíos. La precisión del sistema depende de qué tan completa y estandarizada esté la información en las etiquetas, que varía entre países. Los investigadores trabajan ahora en mejorar el modelo para que pueda integrarse directamente con los sistemas electrónicos de recetas médicas, alertando a los doctores sobre riesgos potenciales antes de que receten un medicamento.
“Este recurso apoya la reutilización de medicamentos, la farmacovigilancia y el descubrimiento de fármacos impulsado por IA”, dijo el Dr. Jason Moore, presidente del Departamento de Biomedicina Computacional en Cedars-Sinai. “Esperamos que la investigación futura pueda basarse en OnSIDES para desarrollar mejores modelos predictivos, enfoques de medicina personalizada y conocimientos regulatorios, lo que en última instancia conducirá a medicamentos más seguros y a una toma de decisiones clínicas más informada en todo el mundo”, agregó.
OnSIDES es un recurso abierto y gratuito disponible a través de GitHub:
