Clinic Match: Facilitando Ensaios Clínicos com Mineração de Texto

  • Kelly P. de Lima UFPI
  • Emiliano D. S. da C. Lima UFPI
  • Carlos A. L. de Campos Grupo Hapvida NotreDame Intermédica
  • Vitor A. C. C. Almeida UFPI
  • Ricardo de A. L. Rabêlo UFPI

Resumo


Os ensaios clínicos são fundamentais para avançar o conhecimento científico, possibilitando avaliar a segurança e a eficácia de novos tratamentos em seres humanos de maneira ética, controlada e sistemática. Além de contribuir para o avanço da medicina, os ensaios proporcionam acesso a terapias potencialmente promissoras não disponíveis comercialmente, o que é particularmente importante para indivíduos com doenças graves ou condições sem opções de tratamento adequadas. No entanto, o recrutamento de participantes para ensaios clínicos pode enfrentar uma série de desafios entre os quais o mais comum consiste em encontrar e recrutar um número suficientemente grande de participantes que atendam aos critérios de elegibilidade do ensaio. Geralmente, o recrutamento depende de demoradas revisões manuais de registros médicos, enfrentando altas taxas de falha na triagem. Além disso, muitos casos, em especial na oncologia, dependem do momento correto para a entrada em um ensaio clínico. Para superar esses desafios, este estudo em andamento propõe desenvolver uma ferramenta para auxiliar o médico a encontrar ensaios abertos que sejam compatíveis com o caso específico que está sendo atendido. Essa abordagem busca analisar rapidamente os ensaios clínicos potencialmente compatíveis com o caso, permitindo futuramente testarmos a hipótese do impacto no recrutamento de voluntários para ensaios.

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Publicado
11/09/2024
LIMA, Kelly P. de; LIMA, Emiliano D. S. da C.; CAMPOS, Carlos A. L. de; ALMEIDA, Vitor A. C. C.; RABÊLO, Ricardo de A. L.. Clinic Match: Facilitando Ensaios Clínicos com Mineração de Texto. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO DO CEARÁ, MARANHÃO E PIAUÍ (ERCEMAPI), 12. , 2024, Parnaíba/PI. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 269-274. DOI: https://doi.org/10.5753/ercemapi.2024.243338.