Trially, une plateforme de recrutement pour essais cliniques basée sur l’intelligence artificielle, a récemment annoncé avoir levé 4,7 millions de dollars de financement et lancé “Margo”, une solution d’IA agentique destinée à résoudre les retards de recrutement en transformant les correspondances de patients en participants actifs. Dans un secteur où 86 % des essais cliniques subissent des retards dus à des échecs de recrutement, entraînant des pertes de plus de 600 000 dollars par jour pour l’industrie pharmaceutique, Trially se positionne comme une solution innovante.
La plateforme, entièrement intégrée et conforme aux normes HIPAA, utilise des agents basés sur des modèles de langage pour analyser en toute sécurité des données médicales non structurées, permettant ainsi de connecter et d’inscrire instantanément des patients dans des essais pertinents. Cette approche révolutionne un processus traditionnellement chronophage qui nécessitait des centaines d’heures de révisions manuelles de dossiers médicaux et d’appels à froid.
Selon Sam Searcy, directeur commercial de ClinTrial Research, l’IA propriétaire de Trially a considérablement amélioré la présélection des candidats, réduisant le temps et les ressources consacrés aux révisions manuelles des dossiers médicaux tout en améliorant la diversité et la qualité des pools de patients. Kyle McAllister, PDG et co-fondateur de Trially, souligne que des patients comme James Hicks ne devraient pas attendre une décennie pour des traitements vitaux alors que des essais sont en cours à proximité.
Margo, la nouvelle addition à la plateforme Trially, propose trois offres puissantes : Trially Match pour la correspondance instantanée des patients, Trially Connect pour la présélection et l’inscription des candidats qualifiés, et Trially Intelligence pour alerter proactivement des essais adaptés à une population de patients donnée. McAllister affirme que Margo ne se contente pas de trouver des patients, mais les engage et les inscrit, avec une précision de présélection d’environ 95 %.
