Claudia Carrillo
La investigación clínica en México está entrando en una nueva era. La combinación de Inteligencia Artificial (IA) y Real World Evidence (RWE), o evidencia del mundo real, comienza a perfilarse como una de las herramientas más importantes para entender qué ocurre con los tratamientos una vez que llegan a los pacientes y, sobre todo, para tomar decisiones de salud más precisas, transparentes y sostenibles.
Este fue uno de los principales planteamientos del encuentro organizado por HS Estudios Farmacoeconómicos, que reunió a especialistas nacionales e internacionales para analizar el futuro de la investigación clínica y el creciente valor de los datos generados en la práctica médica cotidiana.
A diferencia de los ensayos clínicos tradicionales, que se desarrollan bajo condiciones altamente controladas, el RWE permite observar cómo funcionan los tratamientos en escenarios reales: con pacientes de diferentes características, condiciones de salud, tratamientos simultáneos y contextos médicos diversos.
Esta información adquiere especial relevancia en áreas como oncología y enfermedades raras, donde realizar estudios tradicionales puede enfrentar importantes desafíos éticos, metodológicos y, en algunos casos, de disponibilidad de pacientes.
Durante el encuentro, el Dr. Leonardo David Herrera Zúñiga, científico, docente e investigador de HS Estudios Farmacoeconómicos y AMETESA, destacó el potencial de la Inteligencia Artificial para procesar grandes volúmenes de información y convertir datos complejos en contenidos comprensibles, visuales y útiles para la investigación, la educación médica y la comunicación con pacientes y profesionales de la salud.
La discusión también puso sobre la mesa una realidad internacional: organismos como la FDA, EMA y NICE han incorporado evidencia del mundo real en distintos procesos relacionados con la evaluación de medicamentos y tecnologías sanitarias, incluyendo aprobaciones, ampliaciones de indicaciones y mecanismos de acceso condicionado.
Para México, el reto no es menor. La Mtra. Rosa María Galindo Suárez, economista y consultora especializada en salud, señaló que el país cuenta con bases institucionales importantes, pero aún tiene camino por recorrer para establecer un marco normativo específico que permita aprovechar de manera integral el RWE y lograr una mayor compatibilidad entre los registros nacionales.
En este contexto, el director de HS Estudios Farmacoeconómicos, Herman Soto, puso énfasis en la necesidad de fortalecer la formación académica y la investigación aplicada en evaluación de tecnologías sanitarias. El especialista consideró que tanto la evidencia del mundo real como la Inteligencia Artificial serán fundamentales para avanzar hacia decisiones más informadas y transparentes dentro del sistema de salud mexicano.
La apuesta va más allá de incorporar nuevas tecnologías. El verdadero desafío consiste en convertir los datos en evidencia confiable y, posteriormente, en decisiones capaces de generar mejores resultados para los pacientes.
Los especialistas coincidieron en que México se encuentra ante una oportunidad estratégica: aprovechar el impulso regulatorio actual para desarrollar sus propias guías de RWE, fortalecer sus registros y avanzar hacia modelos de riesgo compartido que permitan hacer más sostenible el acceso a tratamientos innovadores.
La Inteligencia Artificial, en este escenario, deja de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta concreta de análisis. Y el RWE permite añadir una pieza que durante años estuvo limitada en la investigación: conocer lo que realmente sucede con los pacientes en el mundo real.
El encuentro cerró con un reconocimiento especial para HS Estudios Farmacoeconómicos, que recibió por séptimo año consecutivo el Distintivo de Empresa Socialmente Responsable (ESR®️), una distinción que, de acuerdo con la organización, refrenda su compromiso con la ética, la transparencia, la sostenibilidad y la generación de un impacto positivo en la sociedad.
El mensaje que deja este encuentro es contundente: el futuro de la investigación clínica en México no solamente estará en los laboratorios, sino también en los datos, la Inteligencia Artificial y la capacidad de convertir la experiencia real de los pacientes en evidencia para tomar mejores decisiones.
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