Desenvolvimento e avaliação de um framework de ensaio virtual baseado em gêmeos digitais para apoiar a tomada de decisão clínica no cuidado da pessoa com dor em sistemas públicos de saúde

• Processo: 26/03017-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2026
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2027
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Fisioterapia e Terapia Ocupacional
• Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
• Pesquisador responsável: Luiz Carlos Hespanhol Junior
• Beneficiário: Luiz Carlos Hespanhol Junior
• Pesquisador Responsável no exterior: Rafael Zambelli de Almeida Pinto
• Instituição Parceira no exterior: University of Technology, Sydney (UTS) , Austrália
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Paulo
• Pesquisadores associados: Bruno Tirotti Saragiotto
• Vinculado ao auxílio: 25/10208-5 - Avaliação do processo de implementação do programa PEAK-Português na atenção primária à saúde, AP.R
• Assunto(s): Inteligência artificial Simulação Fisioterapia Dor musculoesquelética Saúde pública Modelagem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ciência da implementação | Dor Musculoesquelética | Inteligência Artificial | Modelagem | Saúde Pública | Simulação | Fisioterapia

Resumo

Condições musculoesqueléticas dolorosas estão entre as principais causas de incapacidade no mundo e representam um grande ônus para os sistemas públicos de saúde. Embora intervenções baseadas em evidências, como exercício físico e educação em saúde, sejam recomendadas como tratamentos de primeira linha, a tomada de decisão clínica em sistemas públicos permanece não personalizada e limitada por restrições de recursos. Ensaios clínicos randomizados tradicionais frequentemente são ineficientes, apresentam lenta tradução para a prática e têm capacidade limitada para informar decisões em nível individual em populações heterogêneas. Este projeto tem como objetivo desenvolver e pilotar uma estrutura de ensaio virtual baseada em gêmeos digitais (digital twins) para apoiar a tomada de decisão clínica no manejo da dor em sistemas públicos de saúde. A colaboração proposta entre a Faculdade de Medicina (FM) da Universidade de São Paulo (USP) e a University of Technology Sydney (UTS) integrará dados do mundo real provenientes do sistema público de saúde com modelagem Bayesiana e técnicas de inferência causal. Durante a missão na UTS, a equipe irá projetar uma arquitetura escalável de gêmeos digitais, implementar modelos Bayesianos multinível e conduzir simulações piloto de ensaios virtuais comparando estratégias terapêuticas alternativas. A estrutura permitirá experimentação in silico utilizando coortes sintéticas de pacientes, possibilitando a simulação de efeitos de tratamento sem expor pacientes a riscos experimentais. Os resultados esperados incluem um protótipo funcional de gêmeos digitais, resultados preliminares de ensaios virtuais piloto, um manuscrito metodológico conjunto e a preparação de uma proposta de financiamento bilateral para apoiar a colaboração de médio a longo prazo. Ao integrar ciência da implementação com modelagem computacional, este projeto posiciona a FMUSP e a UTS na vanguarda das aplicações de gêmeos digitais em saúde pública e estabelece uma plataforma escalável para suporte à decisão orientado à precisão no manejo de condições musculoesqueléticas. (AU)