As Melhores Ferramentas de IA para Recrutamento de Pacientes em Ensaios Clínicos em 2026

O recrutamento de pacientes ainda é o maior motivo pelo qual os ensaios clínicos atrasam. Quase 80% dos ensaios não cumprem o cronograma original de inscrição, e as ferramentas que tentam resolver isso se dividem em algumas funções distintas: mecanismos de matching baseados em EHR que analisam registros estruturados e não estruturados de pacientes em grande escala (Deep 6 AI da Tempus, ConcertAI, Mendel), copilotos específicos de oncologia criados para coordenadores de centros de câncer (Triomics, Massive Bio), plataformas de seleção de sites e feasibility que os sponsors usam antes mesmo de o protocolo estar finalizado (H1, StudyTeam da Reify Health), marketplaces e plataformas de outreach focadas em diversidade que ampliam quem é convidado a se inscrever (Inato, Paradigm Health, Antidote, Acclinate) e uma ferramenta de pesquisa open-source do NIH que a maioria dos fornecedores desta lista cita ou usa como base (TrialGPT). Este guia classifica 13 delas pela função que realmente desempenham, não uma lista genérica de IA reembalada para life sciences.

Atualizado em julho de 2026. Cada ferramenta abaixo foi avaliada por sua função real de recrutamento (matching de pacientes, abstração de prontuários, seleção de sites ou outreach), e as afirmações foram verificadas em comunicados de imprensa dos fornecedores, estudos revisados por pares ou cobertura independente atual em julho de 2026. Quase todo fornecedor enterprise nesta lista trabalha com orçamento sob consulta, sem tabela de preços pública, um padrão que este guia declara abertamente em vez de mascarar com números inventados. Nada aqui é aconselhamento médico, jurídico ou regulatório: fazer o matching de um paciente com um ensaio não é o mesmo que determinar elegibilidade, e cada ferramenta aqui ainda encaminha as decisões finais a um investigador e a um IRB.

O Que Mudou em 2026

O mercado de 2026 avançou de demos isolados de matching para redes maiores, plataformas operacionais e evidências do mundo real mais consistentes.

• A Tempus concluiu a integração da Deep 6 AI (adquirida em março de 2025) à sua stack de matching de ensaios em oncologia, ampliando o alcance para mais de 750 sites de provedores e mais de 30 milhões de registros de pacientes para mineração de EHR em tempo real, conforme BiopharmaTrend.
• A Triomics captou uma Série B de US$ 22 milhões em maio de 2026 e, em janeiro de 2026, lançou sua plataforma de matching PRISM no Tisch Cancer Center do Mount Sinai, unindo-se ao Memorial Sloan Kettering, MD Anderson, Yale Cancer Center e Texas Oncology, conforme Mount Sinai.
• A Massive Bio publicou um estudo prospectivo revisado por pares em abril de 2026 cobrindo 3.804 pacientes com câncer metastático, e depois apresentou uma prévia de um "Reticulum Nexus", um sistema operacional de IA mais amplo para acesso em oncologia, na ASCO 2026, conforme BusinessWire.
• A ConcertAI lançou o Accelerated Clinical Trials (ACT), uma plataforma agentic construída sobre seu mecanismo CARAai, em fevereiro de 2026, e expandiu a capacidade de matching de ensaios do CancerLinQ em maio de 2026, conforme HLTH.
• A Paradigm Health, apoiada por uma Série A de US$ 203 milhões, continuou expandindo sua coalizão de diversidade PACT Collective em uma rede de provedores prontos para pesquisa que abrange 2.100 unidades de atendimento, conforme Fierce Healthcare.
• A diretriz preliminar do FDA sobre o Diversity Action Plan, que exigiria que sponsors apresentassem planos formais de diversidade de inscrição para determinados estudos, foi silenciosamente removida do site da agência após uma ordem executiva de 2025 sobre DEI, deixando os sponsors sem uma estrutura federal finalizada, mesmo enquanto fornecedores focados em diversidade continuam construindo em direção a ela, conforme AJMC.

Fatos Principais

• Quase 80% dos ensaios clínicos não cumprem o cronograma original de inscrição, e 9 em cada 10 acabam dobrando esse cronograma para atingir a meta de inscrição, conforme o escritório de pesquisa da University of California.
• Um único dia de atraso em um ensaio custa aos sponsors cerca de US$ 40.000 em custos diretos do ensaio e se traduz em aproximadamente US$ 800.000 em vendas não realizadas de medicamentos prescritos, conforme a estimativa atualizada de 2024 do Tufts Center for the Study of Drug Development, publicada na Therapeutic Innovation & Regulatory Science.
• Quase 40% da população dos EUA pertence a uma minoria racial ou étnica, mas participantes brancos ainda representam de 80% a 90% dos grupos de ensaios clínicos, conforme orientação do FDA resumida pela RTI Health Solutions.
• O TrialGPT, o modelo de linguagem de grande escala open-source do NIH para triagem de elegibilidade, recupera mais de 90% dos ensaios relevantes analisando menos de 6% da lista completa de ensaios de um site, e reduziu o tempo de triagem de pacientes em 42,6% em testes-piloto, conforme o estudo revisado por pares publicado na PMC/Nature Communications.
• O copiloto de matching de ensaios em oncologia da Triomics aumentou o número de matches em 40% e as inscrições em mais de 30%, ao mesmo tempo em que reduziu o tempo de revisão de prontuários em 67%, em centros de câncer como o Memorial Sloan Kettering e o MD Anderson, conforme PR Newswire.
• A plataforma de matching por IA da Massive Bio encontrou matches de ensaios cerca de quatro vezes mais rápido do que métodos convencionais em um estudo prospectivo com 3.804 pacientes com câncer metastático, gerando mais de 17.000 matches confirmados por oncologistas, conforme BusinessWire.

Tabela Comparativa Rápida

Matriz de Adequação por Tipo de Organização

Use isso como um primeiro filtro. "Boa adequação" significa que o modelo de implantação e o processo de compra realmente combinam com a forma como uma organização daquele porte compra software.

Tabela de Porte e Persona

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1. Tempus (Deep 6 AI): A Rede de Matching Mais Abrangente em Escala de EHR

A Tempus adquiriu a Deep 6 AI em março de 2025 e vem, desde então, integrando seu mecanismo de mineração de EHR a uma plataforma de dados oncológicos mais ampla. A capacidade central não mudou: a Deep 6 AI lê tanto campos estruturados (códigos ICD-10, dados demográficos) quanto notas não estruturadas (laudos de patologia, narrativas médicas) em tempo real, para identificar pacientes elegíveis em minutos em vez das semanas que uma revisão manual de prontuário levaria.

Preços: Sem preço de lista público. Os negócios são negociados por sistema de saúde ou engajamento com sponsor, conforme a cobertura da BiopharmaTrend sobre a aquisição.

Melhor para: Grandes sistemas de saúde e sponsors farmacêuticos que precisam de descoberta de pacientes em escala de EHR em centenas de sites, não um piloto de centro único.

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2. ConcertAI: IA Agentic em Todo o Funil de Recrutamento

A aposta da ConcertAI é que o recrutamento não deveria ser uma ferramenta encaixada em uma ferramenta separada de feasibility, encaixada em uma ferramenta separada de seleção de sites. Sua plataforma Accelerated Clinical Trials (ACT), lançada em fevereiro de 2026 sobre seu mecanismo agentic CARAai, implanta agentes especializados em revisão de literatura, desenho de protocolo, análise de feasibility, seleção de sites e matching de pacientes em um único fluxo de trabalho, com base em mais de 13 milhões de registros de pacientes.

Preços: Sem tabela de preços pública. A ConcertAI vende engajamentos enterprise dimensionados conforme o tamanho do portfólio de ensaios, conforme o próprio anúncio do ACT pela ConcertAI.

Melhor para: Sponsors farmacêuticos enterprise que operam múltiplos ensaios simultâneos e querem feasibility, seleção de sites e matching gerenciados por uma única camada de IA conectada.

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3. Mendel (Hypercube): Abstração de Prontuários Encontra o Matching de Ensaios

O produto principal da Mendel, o Hypercube, parte de uma premissa diferente da maioria das ferramentas de matching: o verdadeiro gargalo não é encontrar ensaios candidatos, mas sim as centenas de horas gastas na abstração de dados clínicos desorganizados antes que qualquer matching possa acontecer. O Hypercube automatiza a revisão de prontuários e permite que equipes clínicas consultem coortes de pacientes em linguagem natural, aplicando depois esses mesmos dados estruturados ao matching de ensaios.

Preços: Não publicado. A Mendel vende para equipes farmacêuticas e de CRO em base personalizada, conforme o blog de IA da Meta sobre o uso do Llama pela Mendel.

Melhor para: Equipes farmacêuticas e de CRO cujo gargalo de recrutamento é a revisão de prontuários e a montagem de coortes, não apenas a busca de ensaios.

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4. Triomics (PRISM): O Copiloto Oncológico Voltado ao Coordenador

A Triomics construiu o PRISM especificamente para quem realmente faz a pré-triagem: um coordenador de pesquisa em oncologia diante de uma pilha de prontuários. O PRISM, com tecnologia do próprio OncoLLM da Triomics, lê registros de pacientes, identifica ensaios elegíveis e retorna uma justificativa detalhada com citações de fonte, para que o coordenador possa verificar o match em vez de confiar em uma caixa-preta.

Preços: Não publicado; implantado por meio de acordos institucionais com centros de câncer, conforme o anúncio da Série B da Triomics.

Melhor para: Centros de câncer acadêmicos e designados pelo NCI que querem uma ferramenta de matching que os próprios coordenadores possam verificar e confiar, não apenas uma caixa-preta automatizada.

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5. Massive Bio: Matching para Pacientes Fora dos Centros Acadêmicos

A maioria das ferramentas de matching pressupõe que o paciente já está dentro de um sistema de saúde com um EHR robusto. A rede da Massive Bio funciona ao contrário: ela se conecta a práticas de oncologia comunitária, onde a maioria dos pacientes com câncer é realmente tratada, e usa um sistema de IA multiagente neurossimbólico para fazer o matching desses pacientes com ensaios que, de outra forma, exigiriam encaminhamento a um centro acadêmico distante.

Preços: Não publicado; o acesso normalmente ocorre por meio de acordos de rede de parceiros e encaminhamento, conforme o anúncio do estudo da Massive Bio.

Melhor para: Práticas de oncologia comunitária e navegadores de pacientes tentando conectar pacientes a ensaios dos quais, de outra forma, nunca saberiam.

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6. H1: Seleção de Sites e Feasibility, Não Matching de Pacientes

A H1 resolve um problema diferente e anterior ao das ferramentas acima: antes de fazer o matching de um único paciente, é preciso saber quais sites e investigadores realmente conseguem conduzir o protocolo. Os dados reais de HCPs e sites da H1 abordam o que ela chama de "lacuna de feasibility", a desconexão entre planejar um ensaio e ter dados integrados em nível de país, site e investigador para planejá-lo bem.

Preços: Não publicado; vendida como assinatura de plataforma de dados enterprise, conforme a própria cobertura da H1 sobre a lacuna de feasibility.

Melhor para: Sponsors e CROs que precisam de seleção de sites e análise de feasibility orientadas por dados antes de o protocolo ser finalizado, não um mecanismo de matching posterior.

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7. Reify Health (StudyTeam): Visibilidade de Inscrição em Todo o Portfólio

A plataforma StudyTeam da Reify Health, sob a marca OneStudyTeam, adota a perspectiva do site: é a ferramenta em que um coordenador de pesquisa entra para pré-triar pacientes e a ferramenta que um sponsor usa para ver o status de inscrição em todos os sites de um ensaio ao mesmo tempo. É menos um algoritmo de matching e mais a camada operacional que torna a atividade de recrutamento visível e previsível.

Preços: Não publicado; vendida como plataforma enterprise para sites e sponsors, conforme o próprio site da OneStudyTeam.

Melhor para: Sponsors e equipes de CRO que precisam de visibilidade de inscrição compartilhada e em tempo real em um portfólio de ensaios grande e multissite.

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8. Inato: Marketplace de Ensaios Gratuito para Sites

A Inato inverte o modelo de vendas usual. Em vez de cobrar de sites de pesquisa comunitários e de médio porte para acessar ensaios de sponsors, ela opera como um marketplace gratuito: os sites criam um perfil, recebem matches com ensaios que se encaixam em sua população de pacientes, e os sponsors pagam pelo acesso a uma rede com mais de 5.000 sites em mais de 50 países e mais de 70 áreas de doenças.

Preços: Gratuito para sites de pesquisa; o acesso do sponsor é negociado, conforme a própria descrição da Inato sobre seu marketplace gratuito para sites.

Melhor para: Sites de pesquisa comunitários e de médio porte que querem acesso a ensaios de sponsors sem pagar intermediação, e sponsors que querem diversificar além de sua lista habitual de sites.

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9. Paradigm Health: Diversidade Incorporada à Rede de Provedores

A Paradigm Health foi lançada com uma Série A de US$ 203 milhões especificamente para resolver a lacuna de diversidade no recrutamento de ensaios, não como algo acrescentado a uma ferramenta genérica de matching. Sua plataforma conecta dados de EHR e genômicos em tempo real em uma rede pronta para pesquisa com 2.100 unidades de atendimento, e ela colançou o PACT Collective junto ao CEO Roundtable on Cancer para alinhar sponsors em torno de metas de diversidade no estilo FDA.

Preços: Não publicado; vendido por meio de acordos de parceria com sponsors e sistemas de saúde, conforme a cobertura da Fierce Healthcare sobre o lançamento da Paradigm.

Melhor para: Sponsors que precisam de uma abordagem formal e estruturada para inscrição diversificada, especialmente com a diretriz federal de diversidade atualmente em limbo.

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10. Antidote: Busca de Ensaios Voltada ao Paciente em Grande Escala

A Antidote é a ferramenta que um paciente ou cuidador realmente encontra, não a que um coordenador usa nos bastidores. O Antidote Match funciona como um mecanismo de busca de ensaios público, incorporado em mais de 250 comunidades de pacientes e portais de saúde, alcançando um estimado de 15 milhões de pacientes por mês, com sponsors e organizações de advocacia pagando para distribuir informações sobre ensaios por esses canais confiáveis.

Preços: Gratuito para pacientes; o marketing de recrutamento do sponsor é cotado por campanha, conforme a cobertura da PatientPoint sobre a parceria com a Antidote.

Melhor para: Sponsors que fazem marketing de recrutamento voltado ao paciente, e pacientes ou cuidadores que buscam ensaios diretamente.

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11. Acclinate: Recrutamento Baseado em Confiança para Comunidades Sub-Representadas

O argumento da Acclinate é que o recrutamento de diversidade falha quando é apenas um algoritmo minerando dados de EHR em busca das caixinhas demográficas certas. Sua comunidade NOWINCLUDED, hoje com cerca de 200.000 membros, é construída por e para comunidades negras, hispânicas e indígenas, especificamente para gerar confiança antes que um convite para o ensaio chegue, combinada com sua plataforma de inscrição e-DICT para converter essa confiança em participação real.

Preços: Não publicado; vendido como engajamento baseado em programa, dimensionado conforme os objetivos de recrutamento do sponsor, conforme o anúncio de expansão comunitária da Acclinate.

Melhor para: Sponsors e CROs que precisam de recrutamento genuíno e baseado em confiança em comunidades historicamente sub-representadas, não apenas um filtro demográfico.

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12. Unlearn.AI: Gêmeos Digitais para Reduzir o Braço de Controle

A Unlearn.AI resolve um problema diferente de todas as outras ferramentas desta lista: em vez de encontrar mais pacientes para inscrever, ela reduz quantos você precisa. Seus gêmeos digitais gerados por IA preveem o provável resultado do grupo de controle para um participante individual do ensaio, o que permite aos sponsors reduzir a inscrição no braço de controle, em cerca de 20% a 50% nas análises da própria Unlearn, preservando o poder estatístico.

Preços: Não publicado; precificado por engajamento de ensaio, com base na indicação e no desenho, conforme uma visão geral independente sobre gêmeos digitais em ensaios.

Melhor para: Sponsors em fase avançada e bioestatísticos que buscam reduzir o tamanho do braço de controle e a carga total de inscrição por meio do desenho do ensaio, não uma ferramenta de recrutamento no sentido tradicional.

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13. TrialGPT (NIH/NCI): O Baseline Open-Source Que Todo Mundo Cita

O TrialGPT não é uma empresa e não está à venda. É um algoritmo open-source e revisado por pares, construído por pesquisadores da National Library of Medicine e do National Cancer Institute do NIH, em parceria com a University of Illinois Urbana-Champaign, a University of Pittsburgh e o Albert Einstein College of Medicine. Ele funciona em três etapas: recuperação de ensaios candidatos, pontuação de elegibilidade por critério e ranqueamento de ensaios por adequação, com resultados fiéis e explicáveis em cada etapa.

Preços: Gratuito e open-source; não há relação com fornecedor nem contrato de suporte, conforme o estudo revisado por pares na PMC e a própria cobertura do NCI.

Melhor para: Sistemas de saúde, pesquisadores acadêmicos e equipes de engenharia que querem um ponto de partida gratuito, publicado e validado de forma independente para construir ferramentas de matching personalizadas, em vez de comprar uma plataforma comercial pronta.

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Como Escolher: Estrutura de Decisão

Por Modelo de Acesso

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IA no Recrutamento de Pacientes: HIPAA, Supervisão do IRB e Nenhum Aconselhamento Médico

Nada neste guia deve ser interpretado como aconselhamento clínico, jurídico ou regulatório, e nenhuma dessas ferramentas substitui o julgamento de um investigador ou a autoridade de um IRB sobre um protocolo. Elas apresentam matches candidatos e dados operacionais; não determinam elegibilidade, não diagnosticam nem aprovam um paciente para um estudo.

Três questões de governança importam mais do que qualquer comparação de recursos aqui. Primeiro, qualquer ferramenta que lide com dados identificáveis de pacientes, seja campos estruturados ou não estruturados de EHR, laudos de patologia ou dados genômicos, precisa de um Business Associate Agreement assinado e de um compromisso claro de que os dados dos pacientes não são usados para treinar modelos compartilhados sem consentimento. Confirme isso por escrito antes que qualquer dado em nível de paciente entre em um sistema de terceiros. Segundo, materiais de recrutamento voltados ao paciente e linguagem de outreach, incluindo qualquer conteúdo gerado ou personalizado por uma ferramenta de IA, normalmente ainda precisam de revisão do IRB (ou comitê de ética equivalente) antes do uso, assim como qualquer outro material de recrutamento; se um algoritmo de pré-triagem toca em dados identificáveis como parte de um estudo, a visibilidade do IRB sobre esse processo geralmente também se aplica. Terceiro, quando uma ferramenta produz ou gerencia registros que passam a fazer parte do arquivo regulatório, eConsent, trilhas de auditoria vinculadas a decisões de inscrição, entradas no trial master file, esses componentes específicos de manutenção de registros se enquadram no 21 CFR Part 11 e exigem trilhas de auditoria validadas, controles de acesso e tratamento de assinatura eletrônica, mesmo que a etapa de matching ou descoberta subjacente geralmente não seja em si um registro Part 11.

O cenário de diversidade adiciona uma quarta camada de incerteza em 2026. A diretriz preliminar do FDA sobre o Diversity Action Plan foi removida do site da agência em 2025 sem uma substituição finalizada, então os sponsors atualmente não têm uma única estrutura federal para se orientar, mesmo com quase 40% da população dos EUA pertencendo a uma minoria racial ou étnica, contra 80% a 90% de participação branca nos ensaios. É exatamente essa lacuna que ferramentas como a Paradigm Health e a Acclinate foram construídas para preencher, mas isso também significa que os compromissos de diversidade agora são voluntários e específicos de cada fornecedor, e não determinados pelo regulador. Se sua organização está construindo uma governança de IA mais ampla, além do recrutamento especificamente, segurança e conformidade em IA e ética em IA e privacidade de dados cobrem os controles que vale a pena ter em vigor antes que qualquer dado de paciente entre em contato com um sistema de IA de terceiros, e marketing em conformidade com a HIPAA cobre as regras paralelas para qualquer outreach voltado ao paciente. A estrutura de seleção de ferramentas de IA é uma estrutura útil para comparar plataformas de recrutamento além do preço, e conformidade em marketing de saúde vale a leitura antes de qualquer campanha de recrutamento voltada ao paciente entrar no ar.

A adoção clínica e jurídica de IA segue um padrão semelhante em 2026: adoção rápida, ganhos reais de eficiência e governança que ainda não acompanhou o ritmo. Nosso guia as melhores ferramentas de IA para médicos cobre a história paralela no atendimento direto ao paciente, e se o chat de IA de propósito geral estiver presente em qualquer parte do seu fluxo de recrutamento ou redação de protocolo, Claude vs ChatGPT vs Gemini vale a leitura antes de simplesmente usar por padrão o modelo que sua organização já licencia.

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Metodologia

Cada ferramenta desta lista foi avaliada por sua função real de recrutamento: matching de pacientes baseado em EHR, abstração e matching específicos de oncologia, seleção de sites e feasibility, operações de inscrição, acesso via marketplace, outreach de diversidade ou metodologia de desenho de ensaio que reduz a carga de inscrição. As afirmações dos fornecedores foram verificadas em relação aos próprios anúncios do fornecedor e, quando disponível, cobertura independente ou revisada por pares: os números de desempenho da Triomics e da Massive Bio vêm de comunicados de imprensa vinculados a publicações revisadas por pares, os números de precisão do TrialGPT vêm de um estudo publicado via PMC (Nature Communications), e as estatísticas de inscrição e diversidade de todo o setor vêm do escritório de pesquisa da University of California, do Tufts Center for the Study of Drug Development e da orientação do FDA resumida pela RTI Health Solutions, cada uma vinculada na primeira menção. Quase todo fornecedor enterprise aqui não divulga preços publicamente, um padrão declarado abertamente em vez de preenchido com números inventados. Este guia será reverificado à medida que novas rodadas de captação, lançamentos de plataformas e diretrizes regulatórias continuem remodelando essa categoria ao longo de 2026.

O Que Fazer a Seguir

Comece identificando qual função você realmente precisa que seja cumprida, porque essas 13 ferramentas resolvem problemas diferentes e quase nenhuma delas se sobrepõe completamente. Se você é um sistema de saúde ou grande sponsor farmacêutico precisando de matching em escala de EHR, comece pela Tempus ou pela ConcertAI e faça um piloto real com seus próprios dados antes de assinar um contrato de vários anos. Se você é um centro de câncer acadêmico, vale a pena olhar diretamente para a Triomics, dada sua adoção em instituições semelhantes. Se seus pacientes estão principalmente em ambientes de oncologia comunitária, o modelo de rede de encaminhamento da Massive Bio se encaixa melhor do que uma ferramenta voltada primeiro para centros acadêmicos. Se a diversidade é a prioridade, ou se sua organização está tentando construir um plano formal de inscrição enquanto a diretriz federal está indefinida, comece pela Paradigm Health ou pela Acclinate, em vez de simplesmente acrescentar diversidade a uma ferramenta genérica de matching depois. E se seu gargalo é, na verdade, o desenho do ensaio e o tamanho do braço de controle, e não o volume de recrutamento, a Unlearn.AI aborda um problema diferente de todas as outras ferramentas desta lista. Seja qual for sua avaliação, obtenha por escrito os termos do BAA, as implicações do IRB e qualquer manutenção de registros relevante para a Part 11 antes que os dados de um único paciente entrem em um novo sistema.