martes, 2 de julio de 2024

Ensayos clínicos virtuales: implicaciones de las simulaciones por computadora y la inteligencia artificial para la investigación musculoesquelética

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Ensayos clínicos virtuales: implicaciones de las simulaciones por computadora y la inteligencia artificial para la investigación musculoesquelética


Los ensayos clínicos in silico, particularmente cuando se complementan con métodos de inteligencia artificial, representan un enfoque innovador con mucho que ofrecer, particularmente en el campo musculoesquelético. Son un medio rentable, eficiente y ético de evaluar tratamientos e intervenciones complementando y/o ampliando los ensayos controlados aleatorios (ECA) tradicionales. Si bien no son una panacea y no deberían reemplazar a los ECA tradicionales, su integración en el proceso de investigación promete acelerar los avances médicos y mejorar los resultados de los pacientes. Para lograr esto, se necesita un enfoque multidisciplinario y la colaboración es fundamental. Con avances en computación y destreza analítica, y al adherirse a los principios de la ciencia en equipo, la realización de un enfoque integrador tan novedoso hacia los ensayos clínicos puede no estar lejos de proporcionar contribuciones de gran alcance a la investigación médica. Como tal, al aprovechar el poder de los ensayos clínicos in silico, los investigadores pueden potencialmente desbloquear nuevas posibilidades en el tratamiento y la intervención para, en última instancia, mejorar la atención al paciente y los resultados.

Virtual Clinical Trials – Implications of Computer Simulations and Artificial Intelligence for Musculoskeletal Research – PubMed (nih.gov)

JBJS: Virtual Clinical Trials – Implications of Computer Simulations and Artificial Intelligence for Musculoskeletal Research

JBJS (lww.com)

Mell SP, Hornung AL, Yuh C, Samartzis D. Virtual Clinical Trials – Implications of Computer Simulations and Artificial Intelligence for Musculoskeletal Research. J Bone Joint Surg Am. 2024 Jun 20. doi: 10.2106/JBJS.23.01236. Epub ahead of print. PMID: 38900849.

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