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La importancia de los modelos predictivos para los ensayos clínicos

14 de noviembre de 2021 - Parul Saini, equipo de Webmedy


Los ensayos clínicos son costosos, pero estos son procesos esenciales a medida que la medicina moderna ve avances en nuevos medicamentos. Los ensayos clínicos son el proceso de investigación de enfermedades que ayuda a las compañías farmacéuticas a aprender más sobre cómo funcionan los medicamentos y qué efectos secundarios pueden causar antes de comenzar las pruebas en humanos. Un ensayo clínico se lleva a cabo como un grupo de estudios clínicos diseñados para responder preguntas específicas sobre la seguridad o la eficacia de un fármaco en investigación.

La analítica juega un papel importante en el modelado de ensayos clínicos y la analítica predictiva es una de esas técnicas que ha sido adoptada por los investigadores clínicos. Los modelos predictivos son una herramienta de valor creciente para la práctica de una medicina personalizada y centrada en el paciente, que proporciona tanto a los pacientes como a sus médicos información individualizada sobre el pronóstico o la respuesta a la terapia.

Importancia de los modelos predictivos

Ahora, cada vez más empresas utilizan Big Data, análisis predictivo y tecnología de modelado predictivo para mejorar su toma de decisiones. Estos modelos encuentran patrones en datos históricos de ensayos clínicos y los últimos avances en el diseño de medicamentos para encontrar un paciente elegible para un ensayo. Los modelos predictivos capturan principalmente las relaciones entre muchos factores para evaluar los riesgos.

El modelado predictivo es una aplicación de análisis predictivo de ensayos clínicos ampliamente utilizada que se puede aplicar para extraer información útil de conjuntos de datos de ensayos clínicos, tendencias y asociaciones en grandes conjuntos de datos de ensayos clínicos con muchas variables para una mejor toma de decisiones, lo que en última instancia conduce a resultados de investigación clínica más precisos. . El análisis predictivo es una herramienta de investigación clínica que se puede utilizar para mejorar la tasa de éxito de los ensayos clínicos. El análisis predictivo se está aplicando en la investigación clínica para mejorar la tasa de éxito de los estudios clínicos.

¿Cómo está aprovechando la industria de la salud el modelado predictivo?

Los modelos predictivos utilizan muchas técnicas que van desde la minería de datos hasta el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Estos modelos encuentran patrones en datos históricos de ensayos clínicos y los últimos avances en el diseño de medicamentos para encontrar un paciente elegible para un ensayo. Los modelos predictivos capturan principalmente las relaciones entre muchos factores para evaluar los riesgos. Hace que esta rama del análisis de datos sea adecuada para abordar los desafíos más profundos que enfrentan los investigadores en los ensayos clínicos.

  • Inscripción de pacientes

    Los modelos predictivos extraen información útil de la historia clínica de un paciente y la comparan con los ensayos en curso para sugerir estudios coincidentes. Al extraer información de EHR y bases de datos de imágenes médicas, los proveedores de software independientes (ISV) pueden ayudar a los investigadores a hacer mejores predicciones sobre la elegibilidad de los pacientes, brindándoles una solución sólida para sus problemas de inscripción de pacientes.

  • Predecir los resultados de los ensayos clínicos

    El análisis predictivo se utiliza para predecir qué pacientes responderán favorable o deficientemente a un tratamiento en función de su composición genética, edad, historial médico y otra información. Los analistas de investigación clínica también pueden usar análisis predictivos para detectar eventos adversos durante los ensayos clínicos mediante el análisis de fuentes de evidencia del mundo real, como EHR y datos de reclamos, además de estudios clínicos. Esto se puede hacer a través de modelos analíticos predictivos que examinan posibles eventos clínicos que podrían afectar o influir en los ensayos clínicos, como la hospitalización o la muerte.

  • Predicción de interacción fármaco-fármaco

    Evaluar las interacciones entre fármacos utilizados para tratar diferentes enfermedades o trastornos. El modelado predictivo/aprendizaje automático se puede utilizar para extraer información sobre los eventos adversos que podrían ocurrir cuando se administran dos o más medicamentos juntos. También puede ayudar a identificar interacciones de menor riesgo mediante el análisis de datos clínicos disponibles y en estudios clínicos de silicio.

  • Predecir los efectos secundarios de los medicamentos

    Los investigadores de ensayos clínicos pueden usar datos de investigación clínica y análisis predictivos para predecir qué pacientes tendrán más probabilidades de experimentar ciertos efectos secundarios.

Resumen

Los analistas de investigación clínica también pueden usar análisis predictivos para predecir qué pacientes responderán favorable o deficientemente a un tratamiento en función de su composición genética, edad, historial médico y otra información. Big Data también permite ensayos más complejos al permitir cambios iterativos en los parámetros basados en resultados en tiempo real. Esta es solo la punta del iceberg, con estas tecnologías mejorando prácticamente todos los aspectos del proceso de ensayos clínicos, desde la inscripción y la planificación hasta la recopilación de datos, la gestión de datos y el análisis integral de datos.

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