Aetion ha dado un paso significativo en el campo del análisis de datos del mundo real al presentar una innovadora herramienta que facilita a los usuarios la identificación de patrones ocultos en poblaciones de pacientes mediante consultas en lenguaje natural. Esta nueva funcionalidad, conocida como Smart Subgroups Interpreter, se basa en métodos de aprendizaje no supervisado y en inteligencia artificial generativa para identificar grupos de pacientes con características similares a partir de extensos conjuntos de datos.
La utilización de datos del mundo real es crucial para evaluar la eficacia y seguridad de las innovaciones médicas, pero extraer información relevante de estos datos puede resultar complicado. Aetion, un proveedor destacado de software de evidencia del mundo real, ha desarrollado su plataforma con el propósito de convertir estos datos en pruebas que respalden las decisiones clínicas y regulatorias.
Con herramientas como Aetion Discover, los investigadores pueden llevar a cabo análisis exploratorios de manera rápida y estructurada. El aprendizaje no supervisado permite la identificación de subgrupos inteligentes, que son conjuntos de pacientes dentro de una población más amplia que comparten perfiles similares en diagnósticos, procedimientos y tratamientos.
Recientemente, Aetion ha optimizado su tecnología al integrar Amazon Bedrock y modelos de lenguaje avanzados, como Claude 3 de Anthropic, lo que facilita la interacción con sus sistemas. Esto permite a los usuarios formular preguntas en lenguaje natural sobre subgrupos de pacientes y obtener respuestas detalladas que estimulan la generación de nuevas hipótesis. Este enfoque no solo mejora el acceso a los datos, sino que también acelera el proceso de investigación, permitiendo a los usuarios producir evidencias con un alto grado de decisión en cuestión de minutos.
La capacidad de Aetion para aplicar principios de inferencia causal en el análisis de datos ha llevado a la empresa a establecer colaboraciones con las principales organizaciones del sector biotecnológico, aseguradoras y agencias regulatorias a nivel global. Las herramientas disponibles, como Aetion Substantiate, permiten a los investigadores realizar estudios sobre la seguridad y eficacia de medicamentos y tratamientos de una manera más eficiente y precisa.
Este desarrollo representa un hito importante en el uso de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud, subrayando cómo la tecnología puede transformar el análisis de datos en información valiosa, optimizando así la investigación médica y la toma de decisiones clínicas.
