Tecnologia reduz de um mês para 24 horas uma das etapas mais críticas da pesquisa clínica e revela perfis antes não mapeados
A Inteligência
Artificial (IA) começa a redesenhar, na prática, uma das etapas mais
desafiadoras da pesquisa clínica em saúde mental: a identificação de pacientes
elegíveis para estudos. Em um projeto conduzido pela ViV Saúde Mental e
Emocional, o uso da plataforma de IA em Saúde da Xtory (Clinical Trial Xpert –
CTX) mostrou como a análise avançada de dados pode ampliar o alcance e acelerar
significativamente esse processo.
Em modelos
tradicionais, a triagem de pacientes costuma depender de análises manuais e
dados estruturados, o que pode levar semanas e ainda limitar o alcance dos
estudos. Neste caso, a aplicação de IA permitiu mapear, em menos de 24 horas,
potenciais participantes dentro de uma base de aproximadamente 70 mil
pacientes.
O impacto foi
direto na capacidade de recrutamento. Com a capacidade de análise sobre os
dados estruturados e não estruturados, o número de pacientes que atendiam aos
critérios do estudo saltou de 207 para 347, um aumento de cerca de 67%. Além de
ampliar o volume, a tecnologia trouxe precisão ao identificar perfis que
dificilmente seriam capturados por métodos convencionais, especialmente a
partir da leitura de dados não estruturados, como registros clínicos e
históricos médicos.
Esse ganho se
refletiu também em situações específicas. Em uma das unidades da rede, em São
Paulo, não havia expectativa inicial de encontrar participantes elegíveis. Com
o uso da IA, foram identificados 13 pacientes aptos a integrar o estudo,
evidenciando lacunas importantes nos processos tradicionais de triagem,
viabilidade que se deve à capacidade de análise sobre os dados não estruturados
dentro do banco de dados da ViV.
Além do avanço em
escala e precisão, o tempo da etapa de pré-screening foi drasticamente
reduzido. O que antes levava cerca de um mês passou a ser realizado em 24
horas, mesmo com a aplicação de critérios rigorosos de inclusão e exclusão. A
automação também eliminou a necessidade de ampliação de equipe para essa fase
inicial, reduzindo um dos principais gargalos operacionais da pesquisa clínica.
Para o Dr. Eduardo
Lobo, diretor do Instituto de Ensino, Pesquisa e Inovação (IEPI), braço
científico da ViV, a incorporação da inteligência artificial representa uma
mudança estrutural na forma de produzir conhecimento em saúde mental.
“A capacidade de analisar grandes volumes de dados, incluindo informações não estruturadas, muda completamente o jogo da pesquisa clínica. Conseguimos ganhar velocidade, ampliar o acesso a base de pacientes e tomar decisões mais qualificadas, resultando em maior eficiência no preparo e na execução dos projetos científicos dentro da nossa rede”, afirma.
A tecnologia empregada no projeto já vem sendo utilizada em iniciativas
internacionais, incluindo colaborações com redes hospitalares acadêmicas e
instituições de pesquisa, o que reforça o potencial de expansão desse modelo.
Em áreas como a
psiquiatria, historicamente marcadas por desafios no recrutamento e na retenção
de pacientes, o uso de inteligência artificial desponta como um vetor relevante
para viabilizar estudos e acelerar o desenvolvimento de novas abordagens
terapêuticas.
Para Danielle
Machado, CEO da ViV Saúde Mental e Emocional, a integração entre ciência de
dados e prática clínica tende a redefinir o papel das instituições na produção
de conhecimento. “Ao incorporar inteligência artificial à pesquisa, ampliamos
não apenas a eficiência dos estudos, mas a capacidade de gerar evidências mais
representativas e aplicáveis à prática clínica. Isso abre caminho para uma nova
geração de pesquisas em saúde mental, com maior potencial de impacto”, destaca.
O caso sinaliza um movimento mais amplo de transformação na pesquisa clínica, em que o uso estratégico de dados deixa de ser um diferencial e passa a ser um elemento central para ampliar escala, precisão e relevância científica.
ViV Saúde Mental e Emocional
Mais informações pelo número 0800 323 5088.
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