A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com base em Big Data Europe, a plataforma integra uma variedade de dados, incluindo publicações científicas, dados clínicos anonimizados dos RSE, dados genómicos, dados de monitorização wearable e questionários sobre a qualidade de vida. Estes dados são apresentados num dashboard intuitivo e de fácil utilização. O objetivo do projeto CLARIFY (Cancer Long Survivor Artificial Intelligence Follow-Up) é utilizar uma plataforma de suporte à tomada de decisão com Inteligência Artificial (IA) para estratificar os pacientes oncológicos por fatores de risco, prever as taxas de sobrevivência e melhorar a personalização dos cuidados pós-tratamento. O público-alvo inclui pacientes oncológicos, cuidadores, profissionais de saúde e decisores políticos de saúde pública. O projeto aborda várias áreas da saúde digital, particularmente a medicina de precisão, a integração de dados e a análise preditiva de big data.
Início / Publicações / Publicação
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DOS GRANDES DADOS ÀS GRANDES DECISÕES: COMO IA ESTRATIFICA CASOS DE CANCRO POR FATORES DE RISCO
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: An Artificial Intelligence-Based Tool for Data Analysis and Prognosis in Cancer Patients: Results from the Clarify Study
Data de publicação do artigo: Agosto de 2022
Fonte: Cancers (Basel)
Autores: María Torrente, Pedro A. Sousa, Roberto Hernández, Mariola Blanco, Virginia Calvo, Ana Collazo, Gracinda R. Guerreiro, Beatriz Núñez, Joao Pimentao, Juan Cristóbal Sánchez, Manuel Campos, Luca Costabello, Vit Novacek, Ernestina Menasalvas, María Esther Vidal & Mariano Provencio
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O objetivo do projeto CLARIFY (Cancer Long Survivor Artificial Intelligence Follow-Up) é utilizar uma plataforma de suporte à tomada de decisão com Inteligência Artificial (IA) para estratificar os pacientes oncológicos por fatores de risco, prever as taxas de sobrevivência e melhorar a personalização dos cuidados pós-tratamento. O público-alvo inclui pacientes oncológicos, cuidadores, profissionais de saúde e decisores políticos de saúde pública. O projeto aborda várias áreas da saúde digital, particularmente a medicina de precisão, a integração de dados e a análise preditiva de big data.
Qual é o contexto?
A crescente complexidade dos cuidados oncológicos, juntamente com o volume crescente de dados de saúde provenientes de registos de saúde eletrónicos (RSE), dispositivos wearable e testes genómicos, cria tanto desafios quanto oportunidades para a gestão eficaz dos pacientes. Uma vez que o cancro continua a ser uma das principais causas de morte em todo o mundo, a integração da IA nos cuidados de saúde é essencial para melhorar os desfechos clínicos dos pacientes.
A IA tem avançado significativamente na resolução de desafios biomédicos, permitindo a análise de dados multidimensionais em larga escala. Embora os avanços da IA na deteção precoce sejam notáveis, a implementação de cuidados personalizados continua a ser desafiadora devido à falta de padronização e validação clínica insuficiente. Apesar destas barreiras, o potencial da IA para revolucionar os cuidados oncológicos, ao aumentar as taxas de sobrevivência e melhorar a eficiência geral dos fluxos de trabalho clínico, é cada vez mais reconhecido.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens atuais em oncologia geralmente envolvem protocolos de tratamento padronizados que adotam uma estratégia reativa de “one-size-fits-all“, frequentemente negligenciando características e perfis genéticos individuais dos pacientes. Estes métodos convencionais fundamentam-se principalmente na experiência clínica dos profissionais de saúde, o que pode resultar em variabilidade nos cuidados de saúde para cada paciente.
Em que consiste a plataforma CLARIFY? Como é que é avaliado o impacto do projeto CLARIFY?
A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com base em Big Data Europe, a plataforma integra uma variedade de dados, incluindo publicações científicas, dados clínicos anonimizados dos RSE, dados genómicos, dados de monitorização wearable e questionários sobre a qualidade de vida. Estes dados são apresentados num dashboard intuitivo e de fácil utilização.
A CLARIFY DSP utiliza ferramentas estatísticas como estimativas de Kaplan-Meier para calcular as probabilidades de sobrevivência ao longo do tempo e modelos de Regressão de Cox para analisar a influência de fatores como a idade afetam o tempo de sobrevivência, facilitando análises detalhadas a nível individual e populacional. Além disso, utiliza algoritmos de machine learning, incluindo redes neurais, para prever os resultados dos pacientes, bem como aprendizagem estatística relacional para descobrir padrões de dados. A IA explicável está também integrada para melhorar a compreensão do processo de tomada de decisões da IA, permitindo aos clínicos realizar decisões de tratamento fundamentadas em evidências e oferecer cuidados pós-tratamento personalizados, enquanto aprofundam a sua compreensão sobre a progressão da doença e os fatores de risco.
Para testar o projeto CLARIFY foi desenvolvido um modelo de prognóstico utilizando dados de 1.348 pacientes com cancro do pulmão de não-pequenas células (CPNPC) em fase inicial. Este modelo utilizou IA para a previsão de recorrência do tumor, baseando-se apenas em dados clínicos para analisar perfis de pacientes semelhantes e gerar probabilidades individuais de recorrência, juntamente com explicações geradas pela IA para cada previsão. O modelo centrou-se na identificação de fatores de risco como o género, idade, tabagismo e tratamento. O impacto do projeto CLARIFY foi também avaliado em pacientes com cancro da mama e linfoma não Hodgkin em várias instituições em Espanha, utilizando os diversos dados que a plataforma foi projetada para integrar.
Quais são os principais resultados? Qual é o impacto destes resultados? Qual é o futuro desta tecnologia?
O modelo prognóstico para pacientes com CPNPC identificou características de alto risco: homens com mais de 70 anos, ex-fumadores, que foram submetidos a cirurgia, e fatores de baixo risco: mulheres entre 20 a 50 anos, não fumadoras, que foram submetidas a cirurgia e quimioterapia adjuvante. No geral, o projeto CLARIFY demonstrou eficácia na estratificação dos pacientes por risco e na identificação de fatores de prognóstico significativos. Os modelos preditivos demonstraram a capacidade da plataforma de prever resultados em vários tipos de cancro, permitindo que os oncologistas comparem resultados entre diferentes patologias e grupos de pacientes de vários hospitais.
As descobertas do projeto CLARIFY aprofundaram a compreensão da dinâmica do tratamento do cancro, o que pode ter um impacto positivo nas estratégias de saúde pública para otimizar a prestação de cuidados. Melhorias futuras incorporarão dados de sequenciamento e mutações raras para enriquecer as capacidades preditivas e avançar a medicina de precisão. No futuro, os profissionais de saúde explicarão o papel da IA na tomada de decisões, capacitando os pacientes a assumir o controlo da sua saúde através de uma auto-monitorização eficaz.
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Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: An Artificial Intelligence-Based Tool for Data Analysis and Prognosis in Cancer Patients: Results from the Clarify Study
Data de publicação do artigo: Agosto de 2022
Fonte: Cancers (Basel)
Autores: María Torrente, Pedro A. Sousa, Roberto Hernández, Mariola Blanco, Virginia Calvo, Ana Collazo, Gracinda R. Guerreiro, Beatriz Núñez, Joao Pimentao, Juan Cristóbal Sánchez, Manuel Campos, Luca Costabello, Vit Novacek, Ernestina Menasalvas, María Esther Vidal & Mariano Provencio
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
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A crescente complexidade dos cuidados oncológicos, juntamente com o volume crescente de dados de saúde provenientes de registos de saúde eletrónicos (RSE), dispositivos wearable e testes genómicos, cria tanto desafios quanto oportunidades para a gestão eficaz dos pacientes. Uma vez que o cancro continua a ser uma das principais causas de morte em todo o mundo, a integração da IA nos cuidados de saúde é essencial para melhorar os desfechos clínicos dos pacientes.
A IA tem avançado significativamente na resolução de desafios biomédicos, permitindo a análise de dados multidimensionais em larga escala. Embora os avanços da IA na deteção precoce sejam notáveis, a implementação de cuidados personalizados continua a ser desafiadora devido à falta de padronização e validação clínica insuficiente. Apesar destas barreiras, o potencial da IA para revolucionar os cuidados oncológicos, ao aumentar as taxas de sobrevivência e melhorar a eficiência geral dos fluxos de trabalho clínico, é cada vez mais reconhecido.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens atuais em oncologia geralmente envolvem protocolos de tratamento padronizados que adotam uma estratégia reativa de “one-size-fits-all“, frequentemente negligenciando características e perfis genéticos individuais dos pacientes. Estes métodos convencionais fundamentam-se principalmente na experiência clínica dos profissionais de saúde, o que pode resultar em variabilidade nos cuidados de saúde para cada paciente.
Em que consiste a plataforma CLARIFY? Como é que é avaliado o impacto do projeto CLARIFY?
A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com base em Big Data Europe, a plataforma integra uma variedade de dados, incluindo publicações científicas, dados clínicos anonimizados dos RSE, dados genómicos, dados de monitorização wearable e questionários sobre a qualidade de vida. Estes dados são apresentados num dashboard intuitivo e de fácil utilização.
A CLARIFY DSP utiliza ferramentas estatísticas como estimativas de Kaplan-Meier para calcular as probabilidades de sobrevivência ao longo do tempo e modelos de Regressão de Cox para analisar a influência de fatores como a idade afetam o tempo de sobrevivência, facilitando análises detalhadas a nível individual e populacional. Além disso, utiliza algoritmos de machine learning, incluindo redes neurais, para prever os resultados dos pacientes, bem como aprendizagem estatística relacional para descobrir padrões de dados. A IA explicável está também integrada para melhorar a compreensão do processo de tomada de decisões da IA, permitindo aos clínicos realizar decisões de tratamento fundamentadas em evidências e oferecer cuidados pós-tratamento personalizados, enquanto aprofundam a sua compreensão sobre a progressão da doença e os fatores de risco.
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Quais são os principais resultados? Qual é o impacto destes resultados? Qual é o futuro desta tecnologia?
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As descobertas do projeto CLARIFY aprofundaram a compreensão da dinâmica do tratamento do cancro, o que pode ter um impacto positivo nas estratégias de saúde pública para otimizar a prestação de cuidados. Melhorias futuras incorporarão dados de sequenciamento e mutações raras para enriquecer as capacidades preditivas e avançar a medicina de precisão. No futuro, os profissionais de saúde explicarão o papel da IA na tomada de decisões, capacitando os pacientes a assumir o controlo da sua saúde através de uma auto-monitorização eficaz.
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Deteção da ansiedade e de ataques de pânico em tempo real
O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos…
Uma nova abordagem à Tele-Ecografia assistida por tecnologias robóticas
Atualmente, os sistemas robóticos para ecografia dividem-se em duas categorias principais: os robôs portáteis que exigem posicionamento manual e os sistemas robóticos totalmente autónomos que controlam de forma independente a orientação e o posicionamento da…
Do “texto livre” a dados clínicos estruturados: A base para sistemas de apoio à decisão médica
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o…
Inteligência artificial utilizada na deteção de depressão em sobreviventes de cancro
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que…
Integração dos sistemas SONHO v2 e SClínico na ULS de Coimbra para melhorar cuidados de saúde
Com mais de meio milhão de consultas médicas hospitalares realizadas no primeiro semestre de 2024, a ULS de Coimbra destaca-se como uma instituição dedicada a cuidados de saúde integrados, de alta qualidade e centrados nas…
Ecossistema de cuidados para idosos: Uma plataforma inovadora para serviços personalizados e eficientes
Com a esperança de vida a aumentar e a taxa de fertilidade a diminuir, espera-se que, até 2050, a população com mais de 80 anos supere os jovens em várias regiões do mundo. O aumento…
Tecnologia inovadora que alivia subconscientemente a ansiedade através de um cachecol
A tecnologia SCAARF é uma ideia inovadora na área da saúde digital e da tecnologia wearable. A SCAARF visa a oferecer um método alternativo para aliviar os sintomas da ansiedade de uma forma não intrusiva…
Intervenções de saúde digital: Equidade dos cuidados da hipertensão para todos
Quase metade de todos os adultos nos Estados Unidos tem hipertensão, um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares, e apenas cerca de um quarto (24%) dessas pessoas tem a hipertensão sob controlo. Estudos…
Personalização e tecnologia na gestão da diabetes
A crescente prevalência de doenças crónicas, particularmente DM, está a sobrecarregar os sistemas de saúde globais e a aumentar os custos dos cuidados de saúde devido à complexidade dos cuidados e à fraca integração, resultando…
Negociações sobre o Espaço Europeu de Dados de Saúde avançam com a participação da SPMS
O Espaço Europeu de Dados de Saúde será um sistema de partilha de dados de saúde comum à União Europeia. Prevê a utilização dos dados para fins que beneficiem as pessoas e a sociedade. Assegurará…
Secretária de Estado Margarida Tavares enfatiza inovação digital na promoção da saúde
O discurso de Margarida Tavares, Secretária de Estado da Promoção da Saúde, sublinhou a importância da digitalização e da inovação na promoção da saúde e prevenção de doenças, com uma perspetiva voltada para o futuro….
ARS Algarve moderniza radiologia com IA e novo data center
O serviço de radiologia da ARS Algarve já realizou perto de 29 mil exames utilizando a tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Nos últimos anos, tem sido feita uma grande aposta em digitalização de imagem e…
Espaço Europeu de Dados de Saúde: Acesso unificado aos dados de saúde na UE
O objetivo do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EEDS) é melhorar o uso de dados de saúde para fins de investigação, inovação e elaboração de políticas. Ao mesmo tempo, esta legislação visa dar aos…
Comissão Europeia altera programa Europa Digital com investimento de 762,7 milhões de euros
O Programa Europa Digital é o primeiro programa de financiamento da UE centrado em levar as tecnologias digitais até às empresas e aos cidadãos. Com um orçamento total previsto de 7,5 mil milhões de EUR…
SPMS integra a iniciativa TEF-Health
A SPMS participa na iniciativa TEF-Health como parceira de um consórcio composto por 51 entidades de 9 países da União Europeia. Esta ação é cofinanciada pela Comissão Europeia e tem uma duração de cinco anos….
FMUP cria academia júnior de inovação em saúde para estudantes do ensino secundário
A FMUP lançou a primeira edição da Academia Júnior no início de 2024. O programa permite aos participantes aprender mais sobre tópicos como as potencialidades no uso da inteligência artificial em saúde, o desenvolvimento da…
SPMS representa Portugal como vice-presidente da GDHP
A GDHP é uma organização intergovernamental da área da saúde digital que facilita a cooperação e colaboração entre representantes governamentais e a Organização Mundial da Saúde (OMS), cujo propósito é fomentar o desenvolvimento de políticas…
Transformação digital da saúde no INCoDe.2030 em Tomar
Dentro do roteiro INCoDe.2030, no evento em Tomar, a SPMS abordou o tema “Transformação digital da Saúde” com o objetivo de informar os projetos mais relevantes em curso e com maior impacto para profissionais de…
Hospital de Braga avalia memória com jogo interativo em pacientes com esclerose múltipla
A Esclerose Múltipla é conhecida como uma doença crónica do sistema nervoso central, com uma ampla variedade de sintomas motores e sensitivos, que podem conduzir à incapacidade de trabalho, sobrecarga socioeconómica e reduzida qualidade de…
Teleconsulta de neurocirurgia vence prémio de inovação
Durante a pandemia, o foco no combate à Covid-19 reduziu a atenção a outras doenças, criando uma necessidade urgente de recuperar a qualidade dos cuidados de saúde para essas condições. O objetivo do BI Award…
HealthData@PT: Nova iniciativa da SPMS para dados de saúde
A ação HealthData@PT é lançada no contexto da implementação do Espaço Europeu de Dados de Saúde, sendo uma iniciativa aprovada pela Comissão Europeia no âmbito do programa EU4Health 2021-2027. Esta iniciativa contribui para a transformação…
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