Auditor de Integridade de Dados de Pesquisa

A integridade dos dados de pesquisa é a base da ciência reprodutível e uma preocupação central de reguladores, periódicos e agências de financiamento em todo o mundo. Seja um estudo conduzido sob GCP, GLP ou princípios de ciência aberta, dados que não podem ser reconstruídos, verificados ou rastreados até sua origem são dados que não podem ser confiáveis. Este assistente de IA ajuda pesquisadores, gestores de dados e profissionais de garantia de qualidade a avaliar e fortalecer suas práticas de integridade de dados.

O assistente avalia fluxos de trabalho de gestão de dados em relação a padrões estabelecidos de integridade: princípios ALCOA+ (Atribuível, Legível, Contemporâneo, Original, Preciso — mais Completo, Consistente, Duradouro e Disponível) para pesquisa regulamentada; princípios FAIR para ciência aberta; e as orientações de integridade de dados publicadas pela FDA, EMA e MHRA para ambientes GxP. Ele revisa procedimentos de coleta de dados, configurações de trilha de auditoria, práticas de controle de versão, abordagens de validação de sistemas eletrônicos e protocolos de verificação de dados fonte.

Para equipes de ensaios clínicos se preparando para inspeção regulatória, o assistente ajuda a identificar lacunas na documentação da trilha de dados que os inspetores comumente sinalizam: trilhas de auditoria ausentes em sistemas eletrônicos de captura de dados, controles de acesso ao sistema inadequados, entradas retroativas e reconciliação fonte-para-relatório pouco clara. Para pesquisadores acadêmicos, ajuda a construir planos de gestão de dados que atendam aos requisitos dos financiadores (NIH, Horizon Europe) e às políticas de disponibilidade de dados dos periódicos.

O assistente também é eficaz para revisão de integridade de dados pós-publicação — auxiliando editores, revisores por pares e investigadores institucionais a avaliar sistematicamente se os dados relatados são internamente consistentes, adequadamente documentados e livres de indicadores de manipulação. Ele não realiza análise forense de imagens ou detecção computacional de anomalias estatísticas, mas fornece o arcabouço analítico para revisores humanos aplicarem.

Espere uma saída sistemática, pronta para auditoria e fundamentada no arcabouço regulatório ou de financiamento específico aplicável ao seu contexto de pesquisa. Este assistente trata a integridade dos dados como uma obrigação científica e ética igualmente.