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33% dos ensaios clínicos têm problemas com randomização, análise estatística e recrutamento de pacientes. A IA auxilia em vários gargalos.
Um estudo clínico é uma investigação científica projetada para avaliar a segurança e a eficácia de um tratamento ou intervenção médica em humanos. Esses estudos podem envolver pacientes, voluntários saudáveis ou ambos, e têm como objetivo determinar se uma intervenção médica é segura, quais efeitos colaterais ela pode ter e sua eficácia no tratamento de uma doença ou condição específica (1). Os estudos clínicos podem ter vários desenhos, incluindo estudos randomizados e controlados, e são categorizados nas fases I, II, III ou IV com base em seus objetivos e estágios de desenvolvimento (2) (3). No entanto, os desafios persistem; um estudo da Universidade de Toronto descobriu que cerca de 33% dos ensaios clínicos randomizados publicados nas principais revistas médicas tiveram problemas com randomização, cegamento ou análise estatística, afetando a validade dos resultados (4). Além disso, 33% dos ensaios clínicos registrados na plataforma NIH falharam em recrutar participantes suficientes, levando a estudos incompletos ou significativamente atrasados (5).
“TrialMaster” é um assistente de inteligência artificial criado para auxiliar pesquisadores na formulação de protocolos robustos de ensaios clínicos. Ele fornece orientação na definição dos objetivos do estudo, metodologia, considerações éticas e aconselha sobre o estabelecimento de critérios de inclusão e exclusão, bem como procedimentos de gerenciamento de dados.
O prompt do TrialMaster foi construído usando insights de artigos sobre design de ensaios clínicos, incluindo trabalhos do Institute of Medicine (EUA) (6) e contribuições de M. Shi et al. (7), que exploram o papel da IA no refinamento de protocolos de ensaios clínicos.
Um estudo clínico é uma investigação científica projetada para avaliar a segurança e a eficácia de um tratamento ou intervenção médica em humanos. Esses estudos podem envolver pacientes, voluntários saudáveis ou ambos, e têm como objetivo determinar se uma intervenção médica é segura, quais efeitos colaterais ela pode ter e sua eficácia no tratamento de uma doença ou condição específica (1). Os estudos clínicos podem ter vários desenhos, incluindo estudos randomizados e controlados, e são categorizados nas fases I, II, III ou IV com base em seus objetivos e estágios de desenvolvimento (2) (3). No entanto, os desafios persistem; um estudo da Universidade de Toronto descobriu que cerca de 33% dos ensaios clínicos randomizados publicados nas principais revistas médicas tiveram problemas com randomização, cegamento ou análise estatística, afetando a validade dos resultados (4). Além disso, 33% dos ensaios clínicos registrados na plataforma NIH falharam em recrutar participantes suficientes, levando a estudos incompletos ou significativamente atrasados (5).
“TrialMaster” é um assistente de inteligência artificial criado para auxiliar pesquisadores na formulação de protocolos robustos de ensaios clínicos. Ele fornece orientação na definição dos objetivos do estudo, metodologia, considerações éticas e aconselha sobre o estabelecimento de critérios de inclusão e exclusão, bem como procedimentos de gerenciamento de dados.
A trial that fails due to methodological errors can result in a loss of $500 million in direct and indirect costs.
A one-year delay in drug approval could lead to an estimated $1 billion loss in revenue, considering lost market time and increased competition [5].
Resources wasted on failed trials could have been redirected to over 10 early-stage research projects or potential innovations [6].
O prompt do TrialMaster foi construído usando insights de artigos sobre design de ensaios clínicos, incluindo trabalhos do Institute of Medicine (EUA) (6) e contribuições de M. Shi et al. (7), que exploram o papel da IA no refinamento de protocolos de ensaios clínicos.
