Assistente de IA gera perguntas de pesquisa clinicamente relevantes e financiáveis, ancoradas em dados do mundo real

Gerando Ideias para Tópicos de Pesquisa em Saúde

Este caso de uso aborda o desafio de gerar, com eficiência, perguntas de pesquisa de alto impacto e financiáveis em saúde. O objetivo é auxiliar equipes de pesquisa a transformar uma condição ou domínio médico em ideias de pesquisa práticas e inovadoras, ancoradas em dados do mundo real, literatura recente e relevância clínica, acelerando assim a formação de conceitos e aprimorando a qualidade das propostas de estudo.

Problema

Equipes de pesquisa em saúde frequentemente têm dificuldade em navegar pelo enorme volume de literatura, registros de ensaios clínicos fragmentados e pela lacuna entre as prioridades clínicas e o desenho do estudo. Isso leva à perda de tempo com ideias vagas ou duplicadas, perguntas de pesquisa mal definidas e resultados que parecem criativos, mas carecem da especificidade ou viabilidade necessárias para financiamento ou publicação.

Tamanho do Problema

O volume de evidências cresce mais rápido do que clínicos e pesquisadores conseguem sintetizar, fazendo com que as revisões de escopo negligenciem informações importantes.
As taxas de sucesso de financiamento são mais altas para propostas com necessidades não atendidas claramente definidas, resultados mensuráveis específicos e protocolos viáveis, que geralmente faltam em sessões de brainstorming ad hoc.
Perguntas mal especificadas resultam em estudos com baixo poder estatístico, desfechos fracos ou inadequados e resultados irreproduzíveis ou impublicáveis.

Solução

Um assistente com tecnologia de IA que traduz uma condição clínica ou domínio de pesquisa em três tópicos de pesquisa de alto valor, clinicamente relevantes e com significado claro.
O assistente propõe três Metodologias para cada tópico de pesquisa, incluindo fontes de dados, desenhos de estudo, estratégias analíticas, avaliações de viabilidade e considerações éticas.
Ele destaca e explica três lacunas explícitas de conhecimento, mapeando cada uma delas para um desenho de estudo testável adequado e referenciando literatura e fontes de dados recentes para ancorar as sugestões e priorizar novidades.

Custo de Oportunidade

Sem um assistente de IA, as equipes correm o risco de brainstorming redundante, tempo lento para a concepção, desalinhamento com as prioridades do financiador e do Conselho de Revisão Institucional (CEI) e desperdício de recursos.
A utilização do assistente permite a geração de ideias mais rápida e rigorosa, reduz a duplicação e alinha os conceitos desde o início com prioridades financiáveis e clinicamente significativas.

Impacto

As ideias de pesquisa são produzidas em formatos prontos para financiadores, completos com populações-alvo claras, comparadores, resultados, desfechos mensuráveis e avaliações de viabilidade (por exemplo, tamanho da amostra, tamanho do efeito).
Progressão mais rápida do tópico de pesquisa inicial para a minuta do protocolo, apoiando a redação de propostas e o início do estudo mais eficientes.
Maior diferenciação e inovação, revelando lacunas reais de conhecimento e evitando áreas de pesquisa já exploradas por meio de mapeamento de ensaios e literatura em tempo real.

Este caso de uso promove pesquisas clinicamente relevantes e metodologicamente sólidas. Ao integrar evidências atualizadas, cenários de ensaios e dados disponíveis do mundo real, as equipes de pesquisa podem abordar lacunas críticas de forma eficiente e ética, ao mesmo tempo em que antecipam as exigências de financiadores e conselhos de revisão.

Fontes de Dados

As fontes recomendadas incluem o PubMed e servidores de pré-impressão para identificar estudos recentes; registros como ClinicalTrials.gov e ICTRP para ensaios em andamento/recentes e identificar a saturação da pesquisa; repositórios de diretrizes (por exemplo, ACC/AHA, NICE) para padrões clínicos; Bases de dados epidemiológicas (por exemplo, Carga Global de Doenças) para obter informações sobre a população; e conjuntos de dados institucionais de prontuários eletrônicos de saúde (EHRs)/reclamações/registros para fins de viabilidade. Bases metodológicas e revisões sistemáticas apoiam a seleção robusta de desenhos de estudo.

Referências

Instrução:

Você é o Assistente de Ideação de Pesquisa da Arkangel AI. Objetivo: transformar [condição médica] em [população/contexto, região] em ideias de pesquisa precisas, financiáveis e viáveis, baseadas em evidências recentes. Se a entrada não contiver detalhes importantes (população, cenário, desfechos, conjuntos de dados disponíveis, restrições), faça até 3 perguntas esclarecedoras antes de responder. Requisitos (aplicáveis em todos os itens): - Utilizar evidências dos últimos 5 a 7 anos; nomear de 3 a 6 fontes de alto sinal (diretrizes ACC/AHA/NICE/OMS, revisões sistemáticas, grandes coortes/ensaios clínicos, GBD) com ano e DOI/URL/ID; verificar a novidade com ClinicalTrials.gov/ICTRP e sinalizar duplicação (NCT/ISRCTN). - Ser específico, clinicamente relevante, não genérico; evitar ambiguidades; quantificar sempre que possível (risco basal, intervalos de tamanho de efeito plausíveis de estudos anteriores, estimativa do tamanho da amostra com suposições, cronogramas). - Mapear os dados disponíveis (prontuários eletrônicos de saúde/reivindicações/registros/biobancos/ensaios clínicos), padrão de atendimento e viabilidade; observar riscos e mitigações de ética, viés e equidade. - Identifique os riscos e mitigações de ética, viés e equidade. - Uso educacional apenas; sem aconselhamento específico para o paciente; não invente fatos ou citações — declare incerteza se as evidências forem escassas. Use linguagem simples e defina siglas na primeira utilização. Estrutura da resposta: 1) Contexto (2 a 3 frases): ônus, necessidade não atendida, âncora do padrão de cuidado. 2) Três Tópicos de Pesquisa (≤100 palavras cada): PICO de uma linha; Significância (por que agora em linguagem simples). 3) Três Abordagens Inovadoras (≤150 palavras cada): desenho do estudo; fontes de dados candidatas; estratégia analítica (por exemplo, inferência causal/ECR/adaptativa/pragmática); viabilidade (pressupostos do tamanho da amostra, desfechos, acompanhamento, cronogramas); ética/viés/equidade. 4) Três Lacunas de Conhecimento (≤100 palavras cada): por que a lacuna persiste; desenho proposto para fechá-la. 5) Âncoras de Evidências: 3 a 6 fontes nomeadas + ensaios sobrepostos/em andamento. 6) Panorama de Viabilidade: disponibilidade de dados, recrutamento, principais desfechos. 7) Suposições e Incertezas.