La IA en los ensayos clínicos alcanzaría los 8.000 millones de dólares en 2030 mientras la industria presenta nuevas herramientas

Analistas han proyectado que la IA en los ensayos clínicos representará un segmento de negocio de 8.000 millones de dólares para 2030, generando hasta 110.000 millones de dólares al año en valor para la industria farmacéutica. El pronóstico llega mientras el sector se enfrenta a lo que un directivo farmacéutico describe como un problema de “latencia de información clínica”: la brecha entre cuando ocurre algo en un ensayo y cuando los investigadores cuentan con información suficiente para actuar.

Al menos el 88% de las organizaciones ya tiene alguna función de negocio que utiliza IA, aunque solo alrededor del 23% está desplegando IA agentic, es decir, muchos bots coordinados entre sí para hacer algo importante para una organización. Solo el 5% de las compañías informa que toda la IA que se está integrando en sus sistemas les ha aportado algún valor material.

El evento SCOPE en Orlando registró una asistencia récord de más de 4.800 personas, y varias empresas anunciaron nuevas plataformas y capacidades impulsadas por IA. Trialbee lanzó el conjunto inicial de capacidades basadas en IA dentro de su Honey Platform, convirtiendo datos de reclutamiento del mundo real en inteligencia accionable. Este conjunto inicial de capacidades destaca por los resúmenes de candidatos generados por IA, que ponen en primer plano la información clave de elegibilidad y reducen de forma significativa el tiempo que los centros de investigación dedican a revisar los antecedentes y datos de los pacientes remitidos, para agilizar el procesamiento. Otras capacidades incluyen la detección de pacientes duplicados y de spam, el enmascaramiento automático de posibles PII, un chatbot inteligente con IA y la optimización del acceso de los pacientes.

ConcertAI presentó Accelerated Clinical Trials (ACT), una plataforma empresarial de IA agentic diseñada para automatizar e incorporar inteligencia predictiva en el proceso global del estudio. Integra datos del mundo real y datos propietarios con flujos de trabajo avanzados de IA para ayudar a patrocinadores y a organizaciones de investigación por contrato (CROs) a acortar los plazos de los ensayos entre 10 y 20 meses y a reducir drásticamente los costes. ACT se basa en CARAai, la plataforma multimodal de IA agentic de la compañía, y despliega un conjunto de asistentes y agentes desarrollados con un propósito específico para automatizar actividades críticas del ensayo, como revisiones de literatura, diseño de protocolos, análisis de ensayos competitivos, evaluaciones de viabilidad, selección de centros y emparejamiento de pacientes. Los equipos de desarrollo pueden utilizar sus herramientas de diseño y redacción para recortar en un 50% los plazos de diseño y las costosas enmiendas al protocolo. Las estrategias de validación automatizada de la plataforma también pueden reducir en un 25% a 50% los plazos relacionados con la selección de centros, la activación y el reclutamiento.

PhaseV lanzó su solución Enrollment Lab impulsada por IA, una capa adicional a su plataforma ClinOps, que permite a los patrocinadores cuantificar el potencial de reclutamiento de un estudio y modelar el impacto de restricciones e intercambios (trade-offs) antes de la identificación de centros. El enfoque “population-first” de la empresa busca acelerar las encuestas tradicionales a nivel de centro con datos de historias clínicas electrónicas para el modelado en tiempo real de la dinámica de reclutamiento. Los equipos del estudio pueden usar Enrollment Lab para explorar alternativas y evaluar cómo criterios específicos de inclusión y exclusión influyen en el volumen de pacientes.

La empresa de IA con sede en Barcelona Biorce anunció que ha cerrado una ronda Serie A de 52,5 millones de dólares. La financiación incluye una nueva inversión de DST Global Partners, con los inversores existentes Norrsken VC y YZR Capital aumentando su participación, junto con la participación de Mustard Seed Maze y Endeavor Catalyst. La misión de Biorce es hacer que los ensayos clínicos sean más rápidos, así como más fiables y accesibles, a escala global. Su plataforma Aika se apoya en una base de datos de 1 millón de ensayos clínicos y está diseñada para anticipar riesgos, reducir errores y eliminar enmiendas al protocolo para acelerar el desarrollo de nuevas terapias hasta en un 50%.

WCG presentó ClinSphere Trial IntelX, su solución de inteligencia predictiva de nueva generación impulsada por más de 80.000 protocolos completos y 40.000 ensayos con evaluación comparativa operativa, para ayudar a patrocinadores y CROs en la planificación, el diseño y la ejecución de ensayos clínicos. Entre las funciones clave de la herramienta se incluyen IA agentic para la previsión de reclutamiento y rendimiento, puntuación de la carga para participantes y centros, previsión de reclutamiento y alertas de riesgo operativo que respaldan metodologías adaptativas, IA explicable junto con revisión por expertos, y un módulo de optimización de cartera. Syneos Health fue presentada como el primer cliente en adoptar Trial IntelX.

Medable anunció el lanzamiento de su tercer agente de IA agentic, esta vez para ayudar a los centros de investigación a reducir la carga y asistir a los investigadores principales en la supervisión y monitorización de los datos de electronic clinical outcome assessment (eCOA). La compañía ya había lanzado agentes para automatizar procesos del trial master file y la monitorización de ensayos clínicos.

El responsable global de TI para operaciones de desarrollo en Bristol Myers Squibb subrayó que, para materializar el potencial de la IA, es necesario rediseñar los flujos de trabajo en lugar de añadir IA a procesos existentes. Debido al ritmo exponencial de cambio que se ha producido con la IA moderna, las aspiraciones clave sobre cómo serán las operaciones clínicas dentro de cinco años giran en torno a cuatro pilares, el primero de los cuales son los “flujos de trabajo clínicos autónomos”. La manera en que se realiza el trabajo dejará de ser lineal, manual o reactiva, e implicará planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, ejecutarlos a través de sistemas, monitorizar de forma continua los resultados y escalar solo cuando se requiera el juicio humano.

Entre los cambios técnicos clave que hacen esto posible se encuentran los agentes autónomos, la arquitectura agentic y la IA agentic. El antiguo principio de “primero desarrollar un proceso y luego diseñar la tecnología para respaldarlo” debe abandonarse por completo. El valor no se obtendrá añadiendo IA a procesos existentes de larga data, que son funcionales pero altamente ineficientes.

La IA multimodal —el tipo que puede leer documentos, imágenes y vídeo— será un habilitador clave, liberando a las personas del trabajo de adquirir, digerir y sintetizar toda esa información. La IA neuro-simbólica también será importante, ya que combina la capacidad de reconocer algo con reglas para justificar una recomendación o una conclusión, y por lo tanto podría respaldar decisiones en una vía regulatoria.