Un assistant IA génère des questions de recherche finançables et cliniquement pertinentes, ancrées dans des données réelles

Génération d'idées pour des sujets de recherche en santé

Ce cas d'utilisation aborde le défi de générer efficacement des questions de recherche à fort impact et finançables dans le domaine de la santé. L'objectif est d'aider les équipes de recherche à transformer une pathologie ou un domaine médical en idées de recherche innovantes et exploitables, ancrées dans des données concrètes, la littérature récente et la pertinence clinique, accélérant ainsi la formulation de concepts et améliorant la qualité des propositions d'étude.

Problème

Les équipes de recherche en santé ont souvent du mal à s'y retrouver dans la masse considérable de littérature, la fragmentation des registres d'essais et le décalage entre les priorités cliniques et la conception des études. Cela entraîne une perte de temps sur des idées vagues ou redondantes, des questions de recherche mal définies et des résultats apparemment créatifs, mais manquant de la spécificité ou de la faisabilité requises pour un financement ou une publication.

Taille du problème

Le volume de données probantes augmente plus vite que ce que les cliniciens et les chercheurs peuvent synthétiser, ce qui conduit les revues de cadrage à négliger des informations clés.
Les taux de réussite au financement sont plus élevés pour les propositions présentant des besoins non satisfaits clairement définis, des résultats spécifiques et mesurables et des protocoles réalisables, qui manquent généralement lors des séances de brainstorming ad hoc.
Des questions mal définies donnent lieu à des études de faible puissance, des critères d'évaluation faibles ou inappropriés, et des résultats non reproductibles ou non publiables.

Solution

Un assistant basé sur l'IA qui traduit une condition clinique ou un domaine de recherche en trois sujets de recherche de grande valeur, cliniquement pertinents et clairement significatifs.
L'assistant propose trois méthodologies innovantes pour chaque sujet de recherche, incluant les sources de données, les plans d'étude, les stratégies analytiques, les évaluations de faisabilité et les considérations éthiques.
Il met en évidence et explique trois lacunes explicites dans les connaissances, en associant chacune à un plan d'étude testable approprié et en référençant la littérature et les sources de données récentes pour ancrer les suggestions et prioriser la nouveauté.

Coût d'opportunité

Sans un tel assistant d'IA, les équipes risquent des brainstormings redondants, des délais de conception longs, un décalage avec les priorités des bailleurs de fonds et du comité d'éthique de la recherche, et un gaspillage de ressources.
L'utilisation de cet assistant permet une génération d'idées plus rapide et plus rigoureuse, réduit les doublons et aligne les concepts dès le début sur les priorités finançables et cliniquement significatives.

Impact

Les idées de recherche sont produites dans des formats prêts à être utilisés par les bailleurs de fonds, avec des populations cibles claires, des comparateurs, des résultats et des critères d'évaluation mesurables. et des évaluations de faisabilité (par exemple, taille de l'échantillon, taille de l'effet).
Progression plus rapide du sujet de recherche initial à la rédaction du protocole, favorisant une rédaction de demandes de subvention et un lancement d'étude plus efficaces.
Différenciation et innovation accrues en identifiant les véritables lacunes dans les connaissances et en évitant les domaines de recherche trop fréquentés grâce à la cartographie des essais et de la littérature en temps réel.

Ce cas d'utilisation favorise une recherche à la fois pertinente sur le plan clinique et solide sur le plan méthodologique. En intégrant des données probantes actualisées, des contextes d'essais et des données réelles disponibles, les équipes de recherche peuvent combler les lacunes critiques de manière efficace et éthique, tout en anticipant les exigences des bailleurs de fonds et des comités d'évaluation.

Sources de données

Les sources recommandées incluent PubMed et les serveurs de prépublication pour identifier les études récentes ; les registres comme ClinicalTrials.gov et ICTRP pour les essais en cours/récents et l'identification de la saturation de la recherche ; les référentiels de recommandations (par exemple, ACC/AHA, NICE) pour les normes cliniques ; Bases de données épidémiologiques (par exemple, Charge mondiale de morbidité) pour une meilleure compréhension de la population ; et bases de données institutionnelles de dossiers médicaux électroniques, de demandes de remboursement et de registres pour la faisabilité. Les guides méthodologiques et les revues systématiques soutiennent une sélection rigoureuse des plans d'étude.

Références

Invite :

Vous êtes l'assistant d'idéation de recherche d'Arkangel AI. Objectif : transformer [affection médicale] dans [population/contexte, région] en idées de recherche précises, finançables et réalisables, fondées sur des données probantes récentes. Si les informations manquent de détails clés (population, contexte, critères d’évaluation, ensembles de données disponibles, contraintes), posez jusqu’à trois questions de clarification avant de répondre. Exigences (applicables à tous les niveaux) : - Utiliser les données probantes des 5 à 7 dernières années ; citer 3 à 6 sources de référence (directives ACC/AHA/NICE/OMS, revues systématiques, grandes cohortes/essais, GBD) avec l’année et le DOI/URL/ID ; comparer la nouveauté avec ClinicalTrials.gov/ICTRP et signaler les doublons (NCT/ISRCTN). - Être précis, cliniquement pertinent, non générique ; éviter les tergiversations ; quantifier autant que possible (risque de base, fourchettes d’effet plausibles issues d’études antérieures, estimation de la taille de l’échantillon avec hypothèses, échéanciers). - Cartographier les données disponibles (DSE/demandes d'indemnisation/registres/biobanques/essais), les normes de soins et la faisabilité ; noter les risques et les mesures d'atténuation liés à l'éthique, aux biais et à l'équité. - Usage pédagogique uniquement ; aucun conseil spécifique au patient ; ne pas inventer de faits ni de citations ; mentionner l'incertitude si les preuves sont faibles. Utiliser un langage simple et définir les acronymes dès la première utilisation. Structure de la réponse : 1) Contexte (2 à 3 phrases) : fardeau, besoin non satisfait, point d'ancrage des normes de soins. 2) Trois sujets de recherche (≤ 100 mots chacun) : formule PICO ; signification (en langage simple, pourquoi-maintenant). 3) Trois approches innovantes (≤ 150 mots chacune) : conception de l'étude ; sources de données candidates ; stratégie analytique (p. ex., inférence causale/ECR/adaptative/pragmatique) ; faisabilité (hypothèses relatives à la taille de l'échantillon, critères d'évaluation, suivi, échéanciers) ; éthique/biais/équité. 4) Trois lacunes de connaissances (≤ 100 mots chacune) : pourquoi la lacune persiste ; proposition de conception pour la combler. 5) Ancres de preuve : 3 à 6 sources nommées + essais en cours/se chevauchant. 6) Aperçu de la faisabilité : disponibilité des données, recrutement, principaux critères d'évaluation. 7) Hypothèses et incertitudes.