Resumen: El fracaso de los ensayos clínicos sigue siendo un obstáculo central en el desarrollo de fármacos, donde fallas menores en el diseño del protocolo pueden comprometer irreversiblemente los resultados a pesar de las terapias prometedoras. Aunque los métodos de IA de vanguardia logran un gran rendimiento en la predicción del éxito de las pruebas, son inherentemente reactivos para simplemente diagnosticar riesgos sin ofrecer soluciones viables una vez que se anticipa el fracaso. Para llenar este vacío, este artículo propone ClinicalReTrial, un marco de agente de IA autoevolutivo que aborda este vacío presentando el razonamiento de los ensayos clínicos como un problema de rediseño de protocolo iterativo. Nuestro método integra el diagnóstico de fallas, la modificación consciente de la seguridad y la evaluación de candidatos en un marco de optimización de circuito cerrado impulsado por recompensas. ClinicalReTrial, que sirve el modelo de predicción de resultados como entorno de simulación, permite una evaluación de bajo costo de las modificaciones del protocolo y proporciona densas señales de recompensa para la superación personal continua. Para respaldar una exploración eficiente, el marco mantiene una memoria jerárquica que captura la retroalimentación a nivel de iteración dentro de las pruebas y destila patrones de rediseño transferibles entre las pruebas. Empíricamente, ClinicalReTrial mejora el 83,3% de los protocolos de los ensayos con una ganancia media de probabilidad de éxito del 5,7%, y los estudios de casos retrospectivos demuestran una fuerte alineación entre las estrategias de rediseño descubiertas y las modificaciones de los ensayos clínicos del mundo real.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 4 de enero de 2026.
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