A Importância da Modelagem Preditiva para Ensaios Clínicos

Os ensaios clínicos são caros, mas esses são processos essenciais, pois a medicina moderna vê novos avanços nos medicamentos. Os ensaios clínicos são o processo de pesquisa de doenças que ajuda as empresas farmacêuticas a aprender mais sobre como os medicamentos funcionam e quais efeitos colaterais eles podem causar antes de iniciar os testes em humanos. Um ensaio clínico é conduzido como um grupo de estudos clínicos que são projetados para responder a perguntas específicas sobre a segurança ou eficácia de um medicamento experimental.

A análise desempenha um grande papel na modelagem de ensaios clínicos e a análise preditiva é uma dessas técnicas que foi adotada por pesquisadores clínicos. Os modelos preditivos são uma ferramenta de valor cada vez maior para a prática de medicina personalizada e centrada no paciente, fornecendo tanto aos pacientes quanto aos seus médicos informações individualizadas sobre prognóstico ou resposta à terapia.

Importância dos Modelos Preditivos

Agora, mais e mais empresas estão usando Big Data, Análise Preditiva e tecnologia de modelagem preditiva para aprimorar suas tomadas de decisão. Esses modelos encontram padrões em dados históricos de ensaios clínicos e os mais recentes avanços no design de medicamentos para encontrar um paciente elegível para um estudo. Os modelos preditivos capturam principalmente as relações entre muitos fatores para avaliar os riscos.

A modelagem preditiva é uma aplicação de análise preditiva de ensaios clínicos amplamente utilizada que pode ser aplicada para extrair informações úteis de conjuntos de dados de ensaios clínicos, tendências e associações em grandes conjuntos de dados de ensaios clínicos com muitas variáveis para uma melhor tomada de decisão – levando a resultados de pesquisa clínica mais precisos . A análise preditiva é uma ferramenta de pesquisa clínica que pode ser usada para melhorar a taxa de sucesso dos ensaios clínicos. A análise preditiva está sendo aplicada na pesquisa clínica para melhorar a taxa de sucesso dos estudos clínicos.

Como o setor de saúde está aproveitando a modelagem preditiva?

Os modelos preditivos usam muitas técnicas, desde Mineração de Dados até Aprendizado de Máquina (ML) e Inteligência Artificial (IA). Esses modelos encontram padrões em dados históricos de ensaios clínicos e os mais recentes avanços no design de medicamentos para encontrar um paciente elegível para um estudo. Os modelos preditivos capturam principalmente as relações entre muitos fatores para avaliar os riscos. Isso torna esse ramo de análise de dados adequado para enfrentar os desafios mais profundos que os pesquisadores enfrentam em ensaios clínicos.

Resumo

Os analistas de pesquisa clínica também podem usar análises preditivas para prever quais pacientes responderão favoravelmente ou mal a um tratamento com base em seu histórico médico de idade de composição genética e outras informações. O Big Data também está permitindo testes mais complexos, permitindo mudanças iterativas nos parâmetros com base em resultados em tempo real. Esta é apenas a ponta do iceberg, com essas tecnologias melhorando praticamente todos os aspectos do processo de ensaios clínicos, desde a inscrição e planejamento até a coleta de dados, gerenciamento de dados e análise abrangente de dados.