Aproveitando o aprendizado de máquina para testes clínicos eficientes

Resumo

Uma empresa farmacêutica global transformou suas operações de testes clínicos desenvolvendo um hub de design baseado em aprendizado de máquina para otimizar a alocação de países e a seleção de locais. Essa inovação levou a uma tomada de decisão mais rápida, custos reduzidos e maior eficiência operacional no gerenciamento de testes.

Desafio

A empresa farmacêutica estava enfrentando ineficiências em seu processo de design de ensaios clínicos, particularmente nas etapas demoradas e intensivas de recursos de escolha dos países e locais do estudo. Esses atrasos impactaram negativamente os prazos dos testes, aumentaram os custos operacionais e retardaram a entrega de tratamentos essenciais ao mercado. Com a crescente pressão para acelerar o desenvolvimento de medicamentos, a empresa reconheceu a necessidade de modernizar e simplificar sua abordagem ao planejamento de testes.

Solução

Para enfrentar esses desafios, a organização fez uma parceria com uma equipe de automação inteligente para criar um hub de design baseado em aprendizado de máquina que pudesse modernizar e otimizar o processo de design de ensaios clínicos.

Fase 1: migração e integração de dados

A primeira fase se concentrou na consolidação de dados de várias fontes em uma única plataforma escalável. Isso incluiu a migração de conjuntos de dados internos e externos para um ambiente de nuvem unificado, o que melhorou a acessibilidade dos dados e estabeleceu as bases para análises avançadas. A equipe realizou um extenso trabalho em ingestão de dados, migração e integração para a nuvem, garantindo que a infraestrutura pudesse suportar insights em tempo real e recursos de aprendizado de máquina. Essa etapa fundamental foi fundamental para viabilizar todo o potencial do hub de design.

Fase 2: Desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina

Na segunda fase, a equipe desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina personalizado para prever parâmetros relacionados ao teste. Esse modelo desempenhou um papel central na otimização da seleção de países e locais de estudo, reduzindo significativamente o tempo e o custo associados a essas decisões. Aproveitando o AWS Lambda e o Python, a equipe treinou, validou e implantou o modelo para fornecer previsões confiáveis que orientaram o planejamento estratégico. O modelo de aprendizado de máquina serviu como mecanismo de inteligência por trás de uma tomada de decisão mais rápida e informada.

Fase 3: Desenvolvimento e adoção da interface do usuário

A fase final envolveu a criação de uma interface amigável que tornaria a análise preditiva facilmente acessível às partes interessadas em todos os departamentos. Essa interface incluiu um painel bem projetado e incorporou elementos-chave das melhores práticas de UI/UX para garantir a usabilidade. Além do desenvolvimento técnico, a equipe conduziu sessões de treinamento abrangentes para impulsionar a adoção e garantir que os usuários pudessem aproveitar com eficácia os recursos da plataforma. Essa combinação de design intuitivo e forte integração ajudou a incorporar a solução ao fluxo de trabalho da organização.

Resultados

Ao implantar o hub de design habilitado para aprendizado de máquina, a empresa experimentou uma melhoria transformadora em seu planejamento de ensaios clínicos. Os custos operacionais foram significativamente reduzidos e a velocidade das startups de testes melhorou devido à tomada de decisões mais rápida e inteligente. Os processos automatizados e a alocação otimizada de recursos aprimoraram ainda mais a eficiência e a precisão do projeto do teste. Por fim, a empresa ganhou uma vantagem competitiva ao levar tratamentos ao mercado mais rapidamente.

Impacto

• Permitiu o início mais rápido dos testes e reduziu os prazos
• Custos operacionais reduzidos e maior eficiência orçamentária
• Seleção simplificada de países e locais com insights baseados em dados
• Maior adoção interdepartamental por meio de ferramentas e treinamentos intuitivos
• Agilidade organizacional aprimorada com recursos de tomada de decisão em tempo real