Che cos’è un Trial Clinico?
Un trial clinico è un qualsiasi studio dell’uomo che sia finalizzato a scoprire o verificare effetti clinici o farmacologici, individuare una reazione avversa a uno o più medicinali sperimentali o dispositivi medici e studiarne l’assorbimento, la distribuzione, il metabolismo e l’eliminazione, con l’obiettivo di avere la sicurezza e/o l’efficacia. Il termine “trial” significa letteralmente “prova” o “esperimento”: seguito dalla parola “clinico”. Nel dettaglio, uno studio può indagare l’efficacia e la sicurezza di terapie standard, di nuovi trattamenti, le tecniche diagnostiche, la qualità di vita durante e dopo le cure, le conoscenze biologiche e cliniche della malattia.
L’intelligenza artificiale può arrivare a un Trial Clinico?
Come sappiamo, il processo tecnologico sta trasformando il settore della sanità e della ricerca medica e questo offre nuove possibilità per migliorarne l’efficacia e gli studi. L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nei trial clinici comprende lo sviluppo di nuovi modelli e tecnologie innovative per la gestione e lo sviluppo degli studi ipotizzati, anche tramite simulazioni computazionali personalizzate e animal model, per rendere più veloci sia lo sviluppo di dispositivi che le terapie innovative e la loro validazione clinica.
Cosa potrebbe accadere se l’intelligenza artificiale arrivasse ai Trial Clinici?
L’Intelligenza Artificiale può essere uno strumento favoloso in questo ambito, in grado di ottimizzare i processi di ricerca, dall’analisi dei dati alla personalizzazione delle terapie. Operazioni queste che possono trasformare le fasi dei trial clinici, dal selezionare i pazienti all’amministrazione dei dati fino alla progettazione di trattamenti personalizzati. Ad esempio, modelli predittivi basati su IA possono analizzare dei dataset per identificare i pazienti che sono più propensi a beneficiare di specifici trial. Al fianco delle opportunità, sorgono però anche delle sfide significative, a partire dalla regolamentazione, la metodologia e l’affidabilità dei modelli utilizzati, affinché venga assicurato un percorso di avvicinamento etico e preciso nella valutazione delle evidenze scientifiche.
