Resumen Este artículo presenta un sistema automatizado para el emparejamiento preciso de pacientes con ensayos clínicos, orientado a resolver la ineficiencia de los procesos manuales. Mediante el uso de hipergrafos semánticos y un marco de puntuación predictiva denominado HyperScore, el sistema identifica coincidencias óptimas combinando datos del paciente, criterios de elegibilidad de los ensayos y contexto extraído de amplia literatura médica. Los resultados muestran mejoras significativas en precisión y velocidad, permitiendo acelerar la inclusión de pacientes y el avance de la investigación clínica. En pruebas el sistema alcanzó hasta 10 veces más precisión en emparejamientos relevantes y redujo el tiempo de búsqueda hasta 5 veces respecto a métodos tradicionales.
Introducción El emparejamiento de pacientes con ensayos clínicos es una tarea compleja afectada por datos fragmentados, terminología inconsistentes y gran volumen de información. Los métodos convencionales dependen en exceso de revisiones manuales realizadas por coordinadores de investigación clínica, lo que provoca retrasos, errores y oportunidades perdidas. Este trabajo propone automatizar y optimizar el proceso, mejorando el acceso de pacientes a tratamientos potencialmente determinantes y acelerando el progreso médico. Los enfoques actuales suelen sufrir deriva semántica por el lenguaje médico matizado y la ambigüedad contextual. Nuestra propuesta combina representación por hipergrafos, mapeo semántico y una puntuación predictiva para mitigar estas limitaciones.
Fundamentos teóricos Representación por hipergrafos semánticos y puntuación predictiva La base del método consiste en modelar tanto los datos del paciente como los criterios de los ensayos como nodos dentro de un hipergrafo semántico. A diferencia de los grafos tradicionales, los hipergrafos permiten relaciones que conectan más de dos entidades, capturando con mayor fidelidad la interacción compleja entre conceptos médicos. La construcción del hipergrafo convierte registros clínicos completos demográficos, historial, diagnósticos y medicación y protocolos de ensayo criterios de inclusión y exclusión, objetivos y diseño en nodos y conceptos. Las relaciones se definen por similitud semántica usando modelos de lenguaje biomédico preentrenados y recursos ontológicos como UMLS. Se aplica un algoritmo de emparejamiento difuso para contornar variaciones en terminología. Las hiperaristas se generan a partir de patrones de coocurrencia en literatura médica y guías clínicas, conectando pacientes y ensayos mediante estados de enfermedad, tratamientos y biomarcadores.
Puntuación predictiva HyperScore La calidad de una coincidencia potencial se evalúa mediante HyperScore, un modelo predictivo entrenado con datos históricos. HyperScore integra varios componentes clave. Puntuación de similitud semántica SSS estimada a partir de la estructura del hipergrafo usando embeddings de nodos y pesos de hiperaristas, que refleja la relación semántica entre paciente y ensayo. Puntuación de cumplimiento CS que cuantifica en qué medida el paciente satisface los criterios de inclusión y exclusión, aplicando penalizaciones por no cumplimiento. Puntuación de impacto IS que estima el posible beneficio clínico de la participación del paciente en el ensayo, basada en literatura y características demográficas. HyperScore combina estas medidas en una suma ponderada con pesos ajustables mediante aprendizaje por refuerzo para adaptarse a diferentes contextos clínicos. En pruebas la componente semántica resultó ser la más influyente para determinar la idoneidad del emparejamiento.
Metodología Implementación y evaluación El sistema se implementó con Python y PyTorch para los modelos y Neo4j para la gestión del hipergrafo. Se utilizaron fuentes públicas como ClinicalTrials.gov para protocolos y MIMIC III para registros de pacientes anonimizados. El flujo de trabajo incluyó adquisición y normalización de datos, construcción del hipergrafo, entrenamiento de HyperScore y despliegue del algoritmo de emparejamiento. Para garantizar robustez se empleó un diseño experimental aleatorizado: 75 por ciento de los datos para entrenamiento y 25 por ciento para evaluación. La optimización de pesos a, beta y gamma en la combinación ponderada se realizó mediante optimización bayesiana en varias ejecuciones independientes.
Métricas de evaluación Se midió precisión porcentaje de ensayos correctamente sugeridos entre los propuestos, recall porcentaje de ensayos relevantes recuperados frente a una referencia manualmente curada y tiempo de emparejamiento objetivo inferior a 10 segundos. En el conjunto de pruebas el sistema alcanzó una precisión de 87 por ciento y un recall de 82 por ciento con un tiempo medio de emparejamiento de 7.8 segundos, mostrando una reducción de tiempo aproximada de 5 veces frente a la revisión manual.
Discusión y análisis de resultados El aumento de precisión y la reducción del tiempo de emparejamiento demuestran que la combinación de hipergrafos semánticos y puntuación predictiva es eficaz para capturar relaciones clínicas complejas. El análisis de sensibilidad indicó que la similitud semántica SSS domina la contribución al HyperScore, aunque la puntuación de cumplimiento CS es crucial para evitar falsos positivos. Futuras mejoras incluyen integración de datos genómicos y actualizaciones en tiempo real para soportar decisiones dinámicas en entornos clínicos.
Implicaciones prácticas y casos de uso En un hospital u oncología ocupada, este sistema puede reducir horas de búsqueda manual a segundos, permitiendo a profesionales describir opciones de ensayo a pacientes con rapidez y precisión. Además puede integrarse con sistemas de historias clínicas electrónicas y potenciar flujos de trabajo mediante automatización inteligente. Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida puede apoyar la adaptación e integración del sistema con soluciones corporativas, desarrollando interfaces y APIs personalizadas para conectar registros clínicos, servicios cloud y paneles de inteligencia de negocio.
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Conclusión El emparejamiento automatizado de ensayos clínicos mediante análisis semántico de hipergrafos y puntuación predictiva es una aproximación prometedora para reducir barreras de acceso a ensayos clínicos y acelerar la investigación. La metodología descrita combina representación rica de conocimiento, modelos de lenguaje biomédico y optimización de decisiones para ofrecer emparejamientos rápidos y fiables. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a organizaciones sanitarias en la implementación de soluciones a medida que integren estas capacidades, garantizando cumplimiento normativo, seguridad y escalabilidad tecnológica.