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Novo software desenvolvido na Universidade Queen’s ajuda a reduzir erro humano na coleta e gerenciamento de exames, inclusive nos testes de COVID-19
Quando ocorrem problemas de rotulagem em um laboratório, as consequências podem ser muito graves. A preocupação nunca foi tão grande com o início da COVID-19, onde etiquetas identificadas incorretamente podem ter resultados que mudam a vida do paciente.
Uma equipe de pesquisadores do Departamento de Biologia da Universidade Queen’s, no Canadá, desenvolveu um novo software que visa tornar o gerenciamento de amostras mais reprodutível e menos propenso a erros humanos.
O programa é chamado baRcodeR. O software funciona assim: os cientistas que trabalham com amostras biológicas podem registrar informações adicionais, incluindo data, local, medições, resultados de testes e outras observações. Grandes projetos colaborativos, como os que acompanham a COVID-19, podem exigir que amostras e dados sejam coordenados entre centenas ou mesmo milhares de cientistas e estudantes que trabalham em colaboração de todo o mundo.
“Existem muitas ferramentas computacionais no campo da ‘ciência de dados’ que permitem fluxos de trabalho reproduzíveis, mas eles se concentram nos dados após a coleta”, disse o Dr. Robert Colautti, do Departamento de Biologia da Universidade Queen’s. “Nosso programa aplica esses princípios à rotulagem e gerenciamento de amostras. A coleta precisa de dados e o gerenciamento de amostras são cruciais para uma análise confiável. ”
O desenvolvimento do software ocorreu como resultado de três grandes projetos de pesquisa internacional dos colaboradores.
Qualquer erro na rotulagem ou no gerenciamento de dados pode ter sérias conseqüências. Por exemplo, de acordo com o Dr. Colautti, um mero erro de rotulagem de um por cento nos mais de 80 milhões de testes COVID-19 realizados em todo o mundo pode gerar centenas de milhares de erros de diagnóstico, incluindo dezenas de milhares de pacientes infectados, erroneamente liberados para voltar ao trabalho, por exemplo. Erros humanos nessa escala são inevitáveis, principalmente para os trabalhadores da linha de frente que enfrentam os desafios mentais que surgem ao trabalhar longas horas em condições difíceis.
Os pesquisadores esperam que o baRcodeR possa ajudar a solucionar alguns desses problemas e, até o momento, o software gratuito de acesso aberto foi baixado mais de 13.000 vezes e já está sendo usado.
Os resultados do estudo de desenvolvimento do software foram publicados na revista científica Methods in Ecology and Evolution.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a página de download do software no GitHub (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade Queen’s (em inglês).
Fonte: Universidade Queen’s.
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