Um milhão de meses de tratamento de câncer (OMCAT)

A próxima geração do PRO-React da CANKADO foi projetada para prever ameaças de incidentes iminentes em um estágio anterior ao anteriormente viável e - por intervenção mais oportuna - ajudar os médicos a eliminar ou mitigar a gravidade de um evento desfavorável, reduzir a intensidade necessária de contramedidas, ou de outra forma reduzir os riscos do paciente.

Uma identificação altamente confiável de situações classificadas como "baixo risco" pelo CANKADO também poderia permitir uma utilização mais focada de recursos, bem como maior conforto do paciente e diminuição do estresse, por exemplo, devido a visitas de monitoramento menos frequentes ou menor necessidade de diagnósticos invasivos.

O OMCAT Register tem como objetivo fornecer bancos de dados de aprendizado em câncer, incluindo dados PRO usando PRO-React e "verdade em campo" (dados de resultados verificados pelo médico durante os exames do paciente). Os procedimentos de aprendizagem inteligente e engenharia de conhecimento utilizarão esses dados PRO para fornecer algoritmos de previsão de eventos de alta qualidade. Os dados reais permitem as chamadas técnicas de "aprendizado supervisionado" de inteligência artificial, porque os eventos previstos podem ser verificados com um alto nível de certeza a partir dos dados reais.

Os dados PRO de um paciente fornecem o que é conhecido em engenharia, física e estatística como "séries temporais" de observações. A característica exclusiva da série temporal PRO para aplicações em câncer é a "frequência de amostragem" muito alta (por exemplo, diária ou melhor) em comparação com os exames, que geralmente ocorrem em intervalos fixos e muito menos frequentes. Algoritmos de previsão baseados em dados PRO seriam, portanto, ideais para reduzir o atraso na detecção de eventos, por exemplo, acionando consultas médicas ou indicando a necessidade de diagnósticos médicos mais intensivos.