Inteligencia artificial acelera los estudios clínicos
Inteligencia artificial acelera los estudios clínicos
- El uso de herramientas analíticas reduce entre 30% y 50% los plazos de desarrollo de nuevos tratamientos médicos a nivel global
- México registrará una inversión de 665 millones de pesos en investigación científica orientada al sector salud durante 2026
La incorporación de inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de tratamientos y vacunas registra una modificación en los tiempos de la investigación clínica. Los procesos de análisis que históricamente requerían más de siete años de estudio se completan actualmente en un promedio de cinco años. Esta variación representa una reducción del 33% en los plazos totales de ejecución, lo que permite el acceso anticipado a terapias médicas.
En el marco del Día Internacional de los Estudios Clínicos, conmemorado cada 20 de mayo, la campaña global “Investigación clínica en ascenso” señala que la IA interviene en la totalidad de las etapas del proceso, abarcando desde el diseño de los protocolos iniciales hasta el análisis final de resultados y la validación regulatoria.
La inteligencia artificial puede reducir entre 30 y 50% los tiempos de los estudios clínicos acelerando la llegada de tratamientos innovadores de mayor precisión a los pacientes.
Los indicadores sectoriales muestran que la implementación de estos sistemas optimiza fases críticas de la investigación. El tiempo destinado al diseño de los estudios disminuyó de 12 a 6 meses (un 50% menos). Asimismo, el periodo de reclutamiento de pacientes bajó de 18 a 10 meses, mientras que la fase de análisis de datos estructurados se contrajo de 12 a 8 meses, facilitando la identificación de perfiles específicos de seguridad y efectividad terapéutica.
Paulina Liceaga, Directora de la Unidad de Estudios Clínicos de Sanofi México, fundamentó que esta tecnología interviene directamente en la selección estratégica basada en evidencia científica desde las etapas iniciales de la investigación, permitiendo la inclusión de muestras poblacionales representativas de la diversidad demográfica local.
Optimización por etapas operativas
La aplicación de modelos predictivos y procesamiento de datos distribuye su impacto en cinco fases determinadas:
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Descubrimiento preclínico: Las herramientas avanzadas acortan hasta un 50% los tiempos de evaluación de moléculas y vacunas.
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Diseño de protocolos: Las simulaciones digitales anticipan escenarios analíticos y disminuyen sesgos de ejecución.
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Reclutamiento: El filtrado de datos acelera la localización e inclusión de candidatos elegibles.
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Monitoreo y control: Los sistemas en tiempo real identifican anomalías y aseguran la calidad de los registros.
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Análisis de resultados: Los algoritmos aceleran la interpretación de la información estadística para la aprobación regulatoria.
Participación e inversión en México
El país funciona como un eje de coordinación en América Latina. En articulación con países satélite de Centro y Sudamérica, se registran 120 estudios clínicos implementados en el continente, con la participación directa de profesionales de la salud en centros de investigación públicos y privados.
Para el año 2026, el presupuesto asignado a la investigación clínica en el territorio nacional se sitúa en 665 millones de pesos. Actualmente, se contabilizan más de 70 estudios activos en áreas terapéuticas específicas: inmunología, padecimientos respiratorios, dermatología, enfermedades raras, hematología, afecciones del sistema nervioso central, oncología y desarrollo de vacunas.
