Revista Farmabiotec Número 8

72 farmaBIOTEC #8 investigador, como hospitales, universidades, organiza- ciones de investigación por contrato (CROs) y organiza- ciones farmacéuticas. La automatización de procesos permite acceder al nivel adecuado de datos cumpliendo con las regulaciones pertinentes, garantizando la segu- ridad y privacidad de la información, optimizando el manejo de grandes volúmenes de datos y agilizando los procesos de investigación y análisis. El uso de algoritmos permite identificar y reclutar pacientes con perfiles específicos, que cumplan los cri- terios de inclusión y exclusión del protocolo del estudio clínico en cuestión. Además, incorporar la IA en los pro- cesos de tratamientos de datos provenientes de histo- rias clínicas y otras fuentes de información ayuda a su extracción y preparación, puesto que se agiliza la dis- ponibilidad de datos listos para la investigación, mejo- rando significativamente los tiempos y la adherencia al ensayo clínico por parte de los pacientes. Igualmente, el uso del procesamiento de lenguaje natural permite extraer información relevante de la historia clínica electrónica del paciente y ayuda a entender el dato no estructurado, que puede ser determinante a la hora de elegir a un paciente para un ensayo específico. Innovación y digitalización con propósito: impulsando la investigación clínica En base a este contexto y como empresa líder euro- pea en tecnologías de la información para Sanidad, Dedalus ocupa una posición privilegiada para dar res- puesta a esta necesidad de mejorar los procesos sani- tarios para potenciar y acelerar la investigación clínica. Con la amplia red de hospitales con los que trabaja, y los más de 460 millones de historias clínicas electrónicas de pacientes que gestionan sus sistemas, la compañía, a través de su plataforma Trial4Care, sirve de puente entre pacientes, organizaciones sanitarias y la indus- tria farmacéutica, facilitando que los pacientes puedan acceder a nuevos tratamientos y terapias innovadoras, y contribuyendo en la mejora de la sostenibilidad de la actividad investigadora del ecosistema sanitario. La plataforma Trial4Care interactúa de forma nativa con las soluciones de historia clínica electrónica (HCE) de Dedalus y/o de cualquier otro proveedor. La solución facilita la gestión de los ensayos clínicos mediante la explotación del valor de los datos de la HCE, homoge- neizándolos y segmentándolos para su uso en investi- gación clínica. Todo este proceso es posible gracias a la anonimidad total de los datos de las historias clínicas electrónicas de los pacientes dentro de la infraestruc- tura de las organizaciones sanitarias y la distribución únicamente de metadatos estadísticos anonimizados en un entorno de investigación completamente seguro. La estabilidad y seguridad de este entorno permite la elaboración de estudios de viabilidad y estudios digitales retrospectivos, y que las organizaciones farmacéuticas puedan expresar su interés a las organizaciones sani- tarias para reclutar la cohorte de pacientes adecuada que ha sido identificada de acuerdo con los criterios de inclusión y exclusión del protocolo. De esta manera, se reduce la duración de los ensayos clínicos, que dedican más de un tercio de su tiempo al reclutamiento de candidatos, ya que este tipo de solu- ciones ayuda a encontrar a los pacientes más adecua- dos para los ensayos y a constituir cohortes que faci- litan la extracción segura de datos generados en los sistemas fuente (EHR, PACS, PAS, LIMS, en sus siglas en inglés) en conformidad con los requisitos regulatorios. Plataformas como Trial4Care se pueden utilizar tanto a nivel interno, como almacén de datos de salud de la institución sanitaria, o en el contexto de colaboraciones con otras estructuras de investigación, a través de la red europea de Dedalus, en este caso, que facilita la relación e interacción entre todas las instituciones sanitarias, que actualmente gestiona más de 3 millones de datos. En conclusión, compartir datos sanitarios resulta esencial para responder a los desafíos a los que enfren- tan los sistemas de salud en la actualidad. Es muy importante potenciar el valor de estos datos y dar más visibilidad a las organizaciones sanitarias en el desarro- llo de ensayos clínicos. Abordar diferentes oportunida- des como la creación de redes federadas de datos de salud permite conectar a los diversos actores del sector e impulsar la investigación, mientras que la automati- zación agiliza los procesos y mejora la calidad de los datos, al mismo tiempo que cumple con los requisitos de seguridad y privacidad. La adopción de soluciones basadas en Inteligencia Artificial en el ámbito de la investigación clínica en España ofrece oportunidades significativas para poten- ciar el ecosistema investigador y superar obstáculos como los que suponen el reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos. Además, para apoyar la soste- nibilidad de la investigación clínica, es muy importante ayudar a los equipos de investigación, reduciendo los costes de los ensayos mediante la optimización de tareas, como la gestión de las cohortes de pacientes, que consumen mucho tiempo. Mejorar el diseño del protocolo y aumentar la eficien- cia de los ensayos clínicos, optimizando el proceso de inclusión, ayudará en última instancia a proporcionar a los pacientes tratamientos y terapias más eficaces e innovadores, mejorando la atención sanitaria que reci- ben, así como la prevención de enfermedades, al mismo tiempo que se impulsa la investigación clínica en España y se contribuye al avance de la ciencia. Inteligencia artificial