Melhore a eficiência da redação de estudos clínicos com inteligência artificial

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).

• 33% dos ensaios clínicos têm problemas com randomização, cegamento ou análise estatística, afetando a validade dos resultados.
• 33% dos ensaios clínicos não conseguem recrutar participantes suficientes, causando atrasos ou estudos incompletos.
• Os desafios na seleção de pacientes, retenção de participantes, coleta e análise de dados, tempo de obtenção de resultados e considerações éticas impactam significativamente o desenvolvimento de estudos clínicos.

“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.