Analysing Real Word Data– The road to personalized medicine
| Analysing Real Word Data– The road to personalized medicine | |
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| Autor | João Almeida |
| Orientador | Pedro Pereira Rodrigues, Ricardo Cruz-Correia |
| Co-Orientador | |
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| Palavras-chave | Breast Cancer, personalised medicine, disease characteristics, machine learning, Cost-effectiveness, data integration |
Nem todos os tratamentos funcionam de igual forma para todos os doentes e o tratamento farmacológico em específico ainda menos. De forma a obter a máxima eficácia dos tratamentos aplicados, os tratamentos personalizados devem ser prescritos e aplicados. Os ensaios clínicos não fornecem estas informações, criando apenas linhas de tratamento genéricas que apenas se adequam a uma população muito restrita que é estudada nestes ensaios.
Assim sendo, de forma a conseguir promover terapêuticas adequadas a cada doente, dois novos paradigmas na informática médica criaram o ambiente adequado a possibilitar esta investigação. Por um lado, o aumento de conjuntos de dados com informação clínica e por outro novos mecanismos de machine learning, permitem encontrar novos padrões e segmentos de doentes de forma a proporcionar melhor prática clínica. Assim, este projeto ambiciona descobrir se estudos observacionais, suportados por métodos de estatística computacional conseguem fornecer informação sobre o melhor tratamento em termos de eficácia clínica para ser aplicado a cada tipo de paciente.
O estudo irá compreender o desenvolvimento de um data lake com informações sobre diferentes aspetos da prática clínica e de diferentes fontes de informação sobre o tratamento de doentes de cancro da mama. Isto irá requerer uma política de data governance sobre os dados e elevado processamento e limpeza dos dados originais. Após este ponto, irá ser aplicado um conjunto de diferentes métodos estatísticos para descobrir novos segmentos de doentes e de perfis de tratamento para se conseguir proporcionar recomendações sobre novos tratamentos mais adequados. Por fim, uma avaliação económica será feita de forma a conseguir ajudar as instituições e profissionais de saúde a melhorar os seus processos de forma a otimizar mecanismos de melhoria do tratamento.
Desta forma, esperamos conseguir criar conhecimento que seja útil aos profissionais de saúde a tratar o cancro da mama, sobre os diferentes tipos de linhas de tratamento e o sucesso em casos de mundo real em diferentes tipos de pacientes.
