15 Mayıs'ta Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı'nda yayınlanan bir perspektif makalesinde, SFI Dış Profesörü Ross Hammond ve Sharin Barkin, sağlık bilimi araştırmalarının geleneksel deneyleri hesaplamalı modellerle birleştirmenin fayda sağlayabileceğini savunuyor. Yazarlara göre bu iki yöntem arasındaki sinerji, alandaki araştırmanın güvenilirliğini ve etkisini artırabilecek güçlü avantajlar sunuyor.
Randomize kontrollü çalışmalar (RKÇ'ler), sağlık bilimlerinde tedaviler ve sonuçlar arasında bağlantı kurmak için uzun süredir standart bir yaklaşım olmuştur. Etkili olmasına rağmen, RKÇ'lerin sonuçları genellemede zorluk, eylem mekanizmalarını belirlemede başarısızlık ve varsayımlara dayanma gibi sınırlamaları vardır. Maliyet, fizibilite ve etik gibi faktörler de RCT'lerin kapsamını kısıtlayabilir. Öte yandan, etmen tabanlı modeller (ABM'ler), farklı popülasyonların bulunduğu dinamik ortamlardaki müdahaleleri simüle eden hesaplamalı araçlardır. Ancak ABM'lerin deney veya gözlemlerden elde edilen gerçek dünya verileriyle doğrulanması gerekir.
Her ne kadar sağlık bilimi araştırmalarında RCT'leri ve ABM'leri birleştirmek alışılmadık bir durum olsa da, son vaka çalışmaları bu yöntemlerin entegre edilmesinden umut verici sonuçlar vermiştir. Araştırmacılar, hem RCT'leri hem de ABM'leri içeren yinelemeli çalışmalar yürüterek karmaşık hastalıkları daha iyi anlayabilir ve sağlık bilimi araştırmaları üzerinde daha büyük bir etki yaratmak için sınırlı kaynakların kullanımını optimize edebilir.
