Aunque se han desarrollado numerosos modelos de IA, la evidencia de que alguno de ellos dé como resultado medicamentos más seguros y eficaces que lleguen a los pacientes con mayor rapidez es «decepcionantemente limitada», según un amplio grupo de investigadores.
Argumentan que esta brecha se debe a que los modelos no se centran lo suficiente en el impacto clínico real, a la complejidad de los datos biológicos y a que los problemas están definidos de forma tan imprecisa que las herramientas diseñadas para resolverlos no son adecuadas.
Se está priorizando la adaptación de los modelos a diferentes usos, o «impulso tecnológico», sobre la «influencia científica», es decir, estar impulsados por las necesidades reales de los desarrolladores de fármacos.
Los autores sugieren que dejemos de evaluar las herramientas de IA en función de su precisión y comencemos a medir si realmente mejoran la toma de decisiones en los programas de desarrollo de fármacos.