Ensayos in silico de intervenciones quirúrgicas

Los datos de salud recopilados de forma rutinaria, como las estadísticas de episodios hospitalarios (HES) del Servicio Nacional de Salud, contienen una gran cantidad de datos longitudinales de salud del paciente del mundo real, incluidos datos demográficos, diagnósticos, procedimientos y otra información clínica. Estos datos se pueden utilizar para abordar muchos de los desafíos existentes en el diseño y la realización de ensayos clínicos al optimizar el diseño del ensayo y simplificar la evaluación de la adherencia, la seguridad y los resultados. Cuando se inicia un concepto de prueba, los investigadores pueden usar los datos de HES para explorar la hipótesis y evaluar la viabilidad de la prueba. El gran volumen de datos de pacientes permite una comprensión detallada de las características de las poblaciones objetivo de pacientes y la estimación de los efectos del tratamiento en el mundo real en diferentes grupos de pacientes, lo que permite la identificación de poblaciones objetivo para intervenciones específicas. Al aprovechar este recurso y utilizar métodos estadísticos y de aprendizaje automático avanzados, los investigadores pueden emular el ensayo y, por lo tanto, obtener los parámetros clave del ensayo necesarios para diseñar un ensayo clínico, minimizar la cantidad de suposiciones imputadas y acelerar el diseño y desarrollo de ensayos clínicos. , más simple y más fiable.