Summary
Lo sviluppo di nuovi farmaci e/o tecnologie per la cura della salute, arriva solo nel 10% dei casi al termine del processo sperimentale e quindi all’introduzione sul mercato. Ciò provoca ingenti costi evitabili, sprechi di risorse umane, perdita di opportunità per la cura e l’assistenza sanitaria dei malati.
Dalla letteratura più recente (2019-2022) emerge come l’ottimizzazione mediante strumenti d’intelligenza artificiale di alcune fasi essenziali della sperimentazione clinica, sia utile per migliorarne passaggi cruciali come la selezione, l’abbinamento e l’arruolamento dei pazienti, e per aumentarne il tasso di successo riducendo gli eventi avversi.
Sebbene l’industria farmaceutica sia già ben orientata sulla ricerca in questo ambito, ancora poche sono le evidenze della letteratura scientifica riguardanti l’applicazione di queste tecnologie agli studi sperimentali. Tra quelle disponibili, emergono risultati incoraggianti in fase di arruolamento dei pazienti nei trial.
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