Inteligencia Artificial y Ensayos Clínicos: quién controlará el reclutamiento de pacientes

En este episodio del podcast Investigación Clínica Global, analizamos uno de los avances más importantes en investigación clínica reciente: el uso de inteligencia artificial para seleccionar investigadores y centros clínicos en ensayos clínicos.El episodio se basa en un estudio publicado en Nature Health (2026) que presenta el modelo DocTr, un sistema de deep learning multimodal diseñado para optimizar el emparejamiento entre investigadores clínicos y ensayos clínicos.Discutimos:• por qué 85% de los ensayos clínicos fallan sus tiempos de reclutamiento• cómo la IA puede mejorar hasta 58% la selección de investigadores• las diferencias globales en velocidad de reclutamiento entre Estados Unidos, Europa, Asia y Latinoamérica• por qué la infraestructura de datos de salud determinará el futuro de la investigación clínica• cuándo podríamos ver estas plataformas integradas en el ecosistema de ensayos clínicos globalesAdemás analizamos un aspecto clave que rara vez se discute: la geopolítica de los ensayos clínicos y cómo regiones como Asia y Latinoamérica están transformando el mapa global de investigación médica.Un episodio dirigido a médicos, investigadores clínicos, profesionales de la industria farmacéutica y decisores en salud interesados en el futuro de la investigación biomédica.Link: https://www.nature.com/articles/s44360-026-00073-6#ClinicalTrials#ArtificialIntelligence#ClinicalResearch#DrugDevelopment#MedicalResearch#InvestigaciónClínica#HealthData#DigitalHealth#AIinMedicine#RealWorldEvidence