Un asistente de inteligencia artificial genera preguntas de investigación clínicamente relevantes y financiables, basadas en datos del mundo real.

Generación de ideas para temas de investigación en el ámbito sanitario Este caso práctico aborda el reto de generar eficientemente preguntas de investigación de alto impacto y financiables en el ámbito sanitario. El objetivo es ayudar a los equipos de investigación a transformar una condición o dominio médico en ideas de investigación prácticas e innovadoras, basadas en datos reales, literatura reciente y relevancia clínica. Esto acelera la formación de conceptos y mejora la calidad de las propuestas de estudio. Problema Los equipos de investigación en el ámbito sanitario a menudo tienen dificultades para gestionar la abrumadora cantidad de literatura, la fragmentación de los registros de ensayos y la brecha entre las prioridades clínicas y el diseño de los estudios. Esto genera pérdida de tiempo en ideas vagas o duplicadas, preguntas de investigación mal definidas y resultados que parecen creativos pero carecen de la especificidad o viabilidad necesarias para su financiación o publicación.

Tamaño del problema

El volumen de evidencia crece más rápido de lo que los médicos e investigadores pueden sintetizar, lo que provoca que las revisiones de alcance pasen por alto información clave.
Las tasas de éxito de la financiación son más altas para las propuestas con necesidades insatisfechas claramente definidas, resultados medibles específicos y protocolos factibles, que suelen faltar en las sesiones de lluvia de ideas improvisadas.
Las preguntas mal especificadas dan lugar a estudios con poca potencia estadística, criterios de valoración débiles o inapropiados, y resultados irreproducibles o no publicables.

Solución

Un asistente con IA que traduce una condición clínica o un dominio de investigación en tres temas de investigación de alto valor y clínicamente relevantes con una definición clara Importancia.
El asistente propone tres metodologías innovadoras para cada tema de investigación, incluyendo fuentes de datos, diseños de estudio, estrategias analíticas, evaluaciones de viabilidad y consideraciones éticas.
Destaca y explica tres lagunas de conocimiento explícitas, asignando cada una a un diseño de estudio comprobable y adecuado, y haciendo referencia a literatura y fuentes de datos recientes para fundamentar las sugerencias y priorizar la novedad.

Costo de oportunidad

Sin un asistente de IA de este tipo, los equipos corren el riesgo de generar lluvias de ideas redundantes, una lentitud en la conceptualización, una falta de alineación con las prioridades de los financiadores y del IRB, y un desperdicio de recursos.
El uso del asistente permite una generación de ideas más rápida y rigurosa, reduce la duplicación y alinea los conceptos desde el principio con las prioridades financiables y clínicamente significativas.

Impacto

Las ideas de investigación se producen en formatos listos para financiar, con poblaciones objetivo claras, comparadores, Resultados, criterios de valoración medibles y evaluaciones de viabilidad (p. ej., tamaño de la muestra, magnitud del efecto).
Progresión más rápida desde el tema de investigación inicial hasta el borrador del protocolo, lo que facilita una solicitud de subvenciones y un inicio de estudios más eficientes.
Mayor diferenciación e innovación al identificar lagunas de conocimiento reales y evitar áreas de investigación ya conocidas mediante el mapeo de ensayos y bibliografía en tiempo real.

Este caso práctico fomenta la investigación clínicamente relevante y metodológicamente sólida. Al integrar evidencia actualizada, panoramas de ensayos y datos reales disponibles, los equipos de investigación pueden abordar lagunas críticas de forma eficiente y ética, a la vez que anticipan los requisitos de los financiadores y los comités de revisión.

Fuentes de datos

Las fuentes recomendadas incluyen PubMed y servidores de preimpresión para identificar estudios recientes; registros como ClinicalTrials.gov e ICTRP para ensayos en curso/recientes e identificar la saturación de la investigación; Repositorios de guías (p. ej., ACC/AHA, NICE) para estándares clínicos; bases de datos epidemiológicas (p. ej., Carga Global de Enfermedades) para información poblacional; y conjuntos de datos institucionales de HCE/reclamaciones/registros para viabilidad. Los manuales metodológicos y las revisiones sistemáticas respaldan una selección robusta del diseño del estudio.

Referencias

Indicación:

Usted es el Asistente de Ideación de Investigación de Arkangel AI. Objetivo: Convertir [condición médica] en [población/contexto, región] en ideas de investigación precisas, financiables y factibles, basadas en evidencia reciente. Si la información aportada carece de detalles clave (población, entorno, criterios de valoración, conjuntos de datos disponibles, limitaciones), formule hasta tres preguntas aclaratorias antes de responder. Requisitos (aplican a todo el texto): - Utilizar los últimos 5-7 años de evidencia; nombrar de 3 a 6 fuentes de alta relevancia (directrices ACC/AHA/NICE/OMS, revisiones sistemáticas, grandes cohortes/ensayos, GBD) con año y DOI/URL/ID; contrastar la novedad con ClinicalTrials.gov/ICTRP y detectar duplicaciones (NCT/ISRCTN). - Ser específico, clínicamente relevante y no genérico; evitar la evasión; cuantificar siempre que sea posible (riesgo basal, rangos plausibles de tamaño del efecto de estudios previos, estimación del tamaño de la muestra con supuestos, plazos). - Mapear los datos disponibles (HCE/reclamaciones/registros/biobancos/ensayos), el estándar de atención y la viabilidad; mencionar los riesgos y mitigaciones éticos, de sesgo y de equidad. - Solo para uso educativo; no se recomiendan consejos específicos para el paciente; no inventar hechos ni citas; indicar incertidumbre si la evidencia es escasa. Usar un lenguaje sencillo y definir las siglas la primera vez que se usen. Estructura de la respuesta: 1) Contexto (2-3 oraciones): carga, necesidad insatisfecha, ancla del estándar de atención. 2) Tres temas de investigación (≤100 palabras cada uno): PICO (single line); Significancia (por qué y ahora en un lenguaje sencillo). 3) Tres enfoques innovadores (≤150 palabras cada uno): diseño del estudio; fuentes de datos candidatas; estrategia analítica (p. ej., inferencia causal/ECA/adaptativa/pragmática); viabilidad (supuestos de tamaño de muestra, criterios de valoración, seguimiento, plazos); ética/sesgo/equidad. 4) Tres lagunas de conocimiento (≤100 palabras cada una): por qué persiste la brecha; diseño propuesto para subsanarla. 5) Puntos de referencia de la evidencia: 3-6 fuentes identificadas + ensayos clínicos superpuestos/en curso. 6) Panorama de viabilidad: disponibilidad de datos, reclutamiento, criterios de valoración clave. 7) Supuestos e incertidumbres.