Ensaios In Silico de Intervenções Cirúrgicas

Dados de saúde coletados rotineiramente, como Estatísticas de Episódios Hospitalares do Serviço Nacional de Saúde (HES), contêm uma riqueza de dados de saúde longitudinais do mundo real, incluindo dados demográficos, diagnósticos, procedimentos e outras informações clínicas. Esses dados podem ser usados ​​para enfrentar muitos dos desafios existentes no desenho e condução de ensaios clínicos, otimizando o desenho do ensaio e simplificando a avaliação da adesão, segurança e resultados. Quando um conceito de teste é iniciado, os pesquisadores podem usar os dados do HES para explorar a hipótese e avaliar a viabilidade do teste. O grande volume de dados do paciente permite uma compreensão detalhada das características das populações-alvo de pacientes e a estimativa dos efeitos do tratamento no mundo real em diferentes grupos de pacientes, permitindo assim a identificação de populações-alvo para intervenções específicas. Ao explorar esse recurso e usar métodos avançados de estatística e aprendizado de máquina, os investigadores podem emular o estudo e, assim, obter os principais parâmetros do estudo necessários para projetar um ensaio clínico, minimizar o número de suposições imputadas e tornar mais rápido o design e o desenvolvimento de ensaios clínicos , mais simples e mais confiável.