Redacción Farmacosalud.com

Aplicar un lenguaje sencillo con el fin de presentar información clara, accesible y contextualmente relevante al público objetivo, incluidos usuarios y pacientes, en el contexto de uso de la Inteligencia Artificial (IA) para el desarrollo de fármacos, es uno de los 10 principios que rigen un documento firmado por la Agencia Europea del Medicamento (EMA) y la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) en pro del empleo de esta tecnología superavanzada en el ámbito farmacológico.

De acuerdo con un comunicado difundido por ambas agencias reguladoras, la IA tiene el potencial de transformar la forma en que se desarrollan y evalúan los medicamentos y, con ello, mejorar la atención médica y la seguridad del paciente. A este respecto, hablar de Inteligencia Artificial es referirse a las tecnologías que se utilizan para generar o analizar evidencia a lo largo del ciclo de vida del fármaco, incluyendo las fases preclínica, clínica, poscomercialización y de fabricación.

Uso de la IA en el ciclo de los medicamentos
Los medicamentos se autorizan en función de su calidad, eficacia y seguridad demostradas y también cuando -lógicamente- sus beneficios superan los riesgos. A medida que surgen nuevas tecnologías, incluida la IA, es esencial que su utilización refuerce esos requisitos en beneficio -y para la seguridad- de los pacientes.

El empleo de la Inteligencia Artificial a lo largo del ciclo de vida del medicamento ha aumentado significativamente en los últimos años. Los procesos complejos y dinámicos involucrados en el desarrollo, la implementación, el uso y el mantenimiento de estos sistemas informáticos superavanzados se benefician de una gestión cuidadosa a lo largo de todo el ciclo de vida del tratamiento, con el fin de garantizar que los resultados sean precisos y fiables.

Entre otras innovaciones, se prevé que las tecnologías de IA respalden un enfoque multifacético que promueva la innovación, reduzca el tiempo de comercialización, fortalezca la excelencia regulatoria y la farmacovigilancia, y disminuya la dependencia de las pruebas con animales al optimizarse la predicción de la toxicidad y la eficacia en humanos.

Validación y supervisión, cumplimiento de estándares legales…
Además de la aplicación de un lenguaje sencillo, los principios del decálogo apuestan por un desarrollo y uso de tecnologías de IA alineadas con valores éticos y centrados en el ser humano. Asimismo, el nuevo texto fomenta políticas de validación y supervisión, cumplimiento de estándares legales y científicos y adopción de usos claros y bien definidos, así como la incorporación de experiencias multidisciplinarias, el impulso a la trazabilidad de los datos y la promoción de la transparencia y la fiabilidad.

También se pretenden realizar evaluaciones del rendimiento basadas en riesgos e implementar sistemas de gestión de calidad que contemplen la detección, análisis y resolución de problemas.