Um Mundo da Diferença: Revisão Assistida pela Tecnologia na Luta Contra o COVID-19

Using Continuous Active Learning® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR) — a supervised machine learning approach that Professors Grossman and Cormack originally developed to expedite the review of documents in high-stakes legal cases — they have now applied this same method to automate literature searches in massive databases containing health-related studies for systematic reviews.

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Nota do editor: É bom quando tecnologias e protocolos avançados de eDiscovery podem ser aplicados aos esforços de auditoria, investigação e litígio para aumentar a eficácia e a eficiência da descoberta. No entanto, é uma grande coisa quando essas mesmas tecnologias e protocolos podem ser aplicados para ajudar pesquisadores médicos e clínicos a economizar tempo na identificação e avaliação de informações que podem ajudar no desenvolvimento de políticas e tratamentos COVID-19. Nos dois extratos de artigos a seguir da Universidade de Waterloo, Maura Grossman e Gordon Cormack o trabalho de apoio a pesquisadores, clínicos e funcionários de saúde pública através da aplicação especializada de Revisão Assistida por Tecnologia (TAR) com Aprendizagem Activa Contínua® (CAL®) é fornecido como um exemplo de um ótimo uso de tecnologias e protocolos avançados de eDiscovery.

Usando a revisão assistida por tecnologia para encontrar tratamentos e procedimentos eficazes para mitigar COVID-19

Um extrato de um artigo publicado pela Universidade de Waterloo (Cheriton School of Computer Science)

Desde o início da pandemia COVID-19, pesquisadores e clínicos correram para entender os tratamentos e procedimentos disponíveis para mitigar essa ameaça crescente à saúde humana. O volume total de estudos publicados no COVID-19 — em países do mundo inteiro — bem como as lições retiradas de epidemias e pandemias anteriores, simplesmente não podem ser recolhidos e avaliados com rapidez suficiente utilizando métodos manuais tradicionais durante este período de crise.

A urgência da pandemia COVID-19 tem exigido uma transformação na colaboração interdisciplinar, bem como no processo de preenchimento de revisões sistemáticas para medicina baseada em evidências, de modo que as revisões que costumavam levar os pesquisadores muitos meses para serem concluídas agora podem ser realizadas em questão de dias ou semanas.

Para orientar as decisões dos prestadores de cuidados de saúde na linha de frente da crise da saúde, os professores da Escola Cheriton de Ciência da Computação Maura R. Grossman e Gordon V. Cormack têm trabalhado com a equipe de síntese do conhecimento no Hospital St. Michael's, em Toronto, em nome da Canadian Frailty Network e da Health Canada, para automatizar essas pesquisas de literatura. O objetivo de seus esforços é ajudar a equipe a identificar rapidamente estudos clínicos que avaliaram a eficácia e segurança de várias medidas para manter as instalações de cuidados de enfermagem seguras, bem como tratamentos para pacientes com COVID-19. Os resultados dessas revisões sistemáticas são então utilizados para apoiar o tratamento e as decisões políticas. Importante, novas evidências devem ser interpretadas à luz das lições aprendidas de estudos realizados durante epidemias e pandemias anteriores, como a Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS), que causou um surto de doença a partir de 2002, e a Síndrome Respiratória do Oriente Médio (MERS), que causou uma doença surto a partir de 2012.

Usando o Contínuo Active Learning® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR) — uma abordagem supervisionada de aprendizado de máquina que os professores Grossman e Cormack desenvolveram originalmente para agilizar a revisão de documentos em casos legais de alto risco — eles agora aplicaram esse mesmo método para automatizar pesquisas de literatura em bases de dados massivas contendo estudos relacionados à saúde para revisões sistemáticas.

Leia o artigo completo sobre como usar a revisão assistida por tecnologia para encontrar tratamentos e procedimentos eficazes para mitigar o COVID-19

AI Ajudando médicos, formuladores de políticas a obter as informações COVID-19 de que precisam

Um extrato de um artigo publicado pela Universidade de Waterloo (Relações com a Mídia)

Uma nova ferramenta de inteligência artificial está sendo usada para ajudar pesquisadores médicos em um hospital da área de Toronto a reduzir meses de tempo de que precisam para identificar estudos clínicos disponíveis para ajudar os médicos a tratar pacientes com COVID-19.

Na construção da ferramenta de pesquisa orientada por IA, pesquisadores da Universidade de Waterloo usaram uma abordagem de aprendizado de máquina originalmente desenvolvida para acelerar a revisão de documentos em litígios de alto risco, para ajudar os pesquisadores a minerar através de milhares de novos estudos sobre COVID-19 rapidamente.

“Procurar e encontrar estudos para revisões sistemáticas tem sido tradicionalmente um processo demorado e laborioso que usa a busca por palavras-chave”, disse Maura Grossman, professora de pesquisa em ciência da computação da Universidade de Waterloo. “É um longo processo que envolve a triagem manual de resumos e, finalmente, trabalhos completos.” Grossman trabalhou com o desenvolvedor principal da ferramenta, colega professor de ciência da computação na Universidade de Waterloo, Gordon Cormack. A ferramenta está sendo implantada em conjunto com a equipe de síntese de conhecimento do Hospital St. Michael's em nome da Health Canada, que encomendou a revisão sistemática.

Leia o artigo completo AI ajudando médicos, formuladores de políticas obter as informações COVID-19 que eles precisam

Leitura Adicional

É tudo relativo? Pesquisa de Tecnologias e Protocolos de Codificação Preditiva - Resultados da Primavera de 2020

Aprendizagem Ativa Contínua® para TAR (Maura Grossman e Gordon Cormack) PDF

Fonte: ComplexDiscovery

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