El método de reevaluación continua (CRM) ha sido un diseño esencial de hallazgos bayesianos en ensayos clínicos de fase I. Utiliza toda la información en los datos observados que contribuye a sus características operativas esenciales. Sin embargo, el CRM ha sido criticado por su escalada agresiva de dosis. Los métodos asistidos por modelos, incluidos BOIN, Keyboard y mTPI, mejoraron la seguridad mientras mantenían la eficiencia relativa. En este documento, proponemos cuatro modelos que combinan la estructura del CRM y los métodos asistidos por modelos. Mostramos que estos modelos podrían operar con un rendimiento CRM comparable a través de simulaciones. Los resultados sugieren que dos de los métodos propuestos superaron a los métodos tradicionales con un mayor porcentaje de selección correcta de la verdadera dosis máxima tolerada. Además, los enfoques basados en intervalos ofrecidos por los nuevos modelos con una mayor flexibilidad en cuanto a la toxicidad objetivo lograron una mejora en la adaptabilidad del proceso de búsqueda de dosis en ensayos clínicos.