Selon Carnegie Mellon University, les chercheurs ont analysé les questions éthiques et politiques entourant le développement et le déploiement de nouvelles technologies en médecine. L'une des conclusions du rapport publié en réponse à l'épidémie d'Ebola de 2014-2015 en Afrique de l'Ouest est que les essais cliniques doivent commencer tôt dans une épidémie. Les chercheurs mentionnent que certaines des études sur Ebola ont commencé trop tard et manquaient de caractéristiques de conception rigoureuses, telles que la randomisation, ce qui a rendu leurs résultats moins fiables. Les chercheurs voient des similitudes des erreurs passées concernant les recherches entourant COVID-19.
Les chercheurs mentionnent que les premiers rapports sur l'hydroxychloroquine ont été basés sur de petites études, dont certaines présentent des lacunes méthodologiques. Ils soulignent également que l'approbation d'un médicament comme traitement pour une condition médicale ne signifie pas qu'il sera sans danger pour une autre.
De plus, les chercheurs mentionnent que l'évaluation des risques des interventions médicales est différente pour les traitements et les vaccins. Em effet, selon ces derniers, il peut y avoir une tolérance élevée aux effets secondaires dans les traitements médicamenteux parce que le médicament est administré à un nombre relativement faible de personnes, et uniquement à ceux qui sont malades. Or, les vaccins sont différents. Des centaines de millions de personnes en bonne santé auront besoin d'un vaccin COVID-19 pour développer l'immunité collective. Si un effet secondaire affecte seulement un pourcentage infime, il pourrait encore affecter des centaines de milliers de personnes en bonne santé. La barre de tolérance et de sécurité est plus élevée dans les vaccins.
Une stratégie pour accélérer le processus de vaccination pour COVID-19 consiste à se tourner vers le pouvoir de l'intelligence artificielle (IA). Selon les chercheurs, l'intelligence artificielle est censée être un excellent outil pour passer en revue les nombreuses possibilités de trouver celles qui sont susceptibles de fonctionner. Le défi actuel avec COVID-19 repose sur le fait qu'ils n'ont pas encore de réussites dans le monde réel pour avoir une idée de l'utilité de l'intelligence artificielle. Et même si elle est utile, elle n'élimine pas le temps nécessaire pour exécuter des études pour voir si elles fonctionnent.
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