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La inteligencia artificial puede ayudar a reducir la frecuencia de los efectos adversos de los medicamentos

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The Lancet · 24 enero 2022 09:00

Los efectos adversos relacionados con los medicamentos se encuentran entre los tipos más frecuentes de daños relacionados con la atención sanitaria. Dado que estos sucesos son costosos y a menudo mórbidos, la inteligencia artificial (IA) se considera una herramienta prometedora para ayudar a los investigadores y a los médicos a comprender los efectos adversos prevenibles y novedosos, así como la probabilidad de que un paciente sufra un efecto adverso antes de recibir los medicamentos recetados.

Investigadores del Brigham and Women's Hospital de Boston (Estados Unidos) han llevado a cabo una revisión de 78 artículos para identificar los principales casos de uso en los que la IA podría aprovecharse para prevenir o mitigar los efectos adversos de los fármacos. Su trabajo se publica en The Lancet Digital Health.

Los autores de la revisión describen el uso de la IA para reducir la frecuencia de los efectos adversos como un área de estudio emergente e identifican varios casos de uso en los que la IA podría contribuir a reducir o prevenir los efectos adversos. Además, se considera que la información genética es fundamental para mejorar el rendimiento de los algoritmos de IA. Con la prevalencia del genotipado, los investigadores confían en que este tipo de datos pueda ser más accesible con el tiempo y, en última instancia, se utilice para mejorar el funcionamiento de los algoritmos de IA y la salud de los pacientes.

"Uno de nuestros retos es cómo identificar y seleccionar las variables genéticas más relevantes entre grandes cantidades de información de perfiles genéticos -explica la autora principal, Ania Syrowatka-. Con este artículo queríamos presentar una revisión de cómo la IA podría utilizarse para prevenir los efectos adversos y en el proceso aprendimos que todavía estamos en las primeras etapas de desarrollo e implementación. Son necesarias evaluaciones sistemáticas y exhaustivas de este tipo de herramientas en ensayos prospectivos para generar la evidencia que permita avanzar en este campo de forma transparente, segura y eficaz".

Referencia: Lancet Digit Health. 2021;S2589-7500(21)00229-6. doi:10.1016/S2589-7500(21)00229-6

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