怎样抓住机遇利用人工智能和机器学习进行临床研究

制药专业人士认为，人工智能(AI)将在2021年成为行业中最具颠覆性的技术。随着人工智能和机器学习(ML)成为跟上行业步伐的关键工具，临床开发是一个可以从中获得实质性收益的领域，提供显著的时间和成本效率，同时提供更好、更快的见解，为决策提供信息。然而，对于患者来说，这些工具提供了改进的安全实践，从而产生更好、更安全的药物。以下是人工智能和机器学习如何用于支持制药公司向市场提供更安全的药物。

克服在临床研究中使用人工智能的障碍

今天，人工智能和机器学习可以用多种方式支持临床研究;包括确定具有临床治疗潜力的分子，找到符合纳入或排除特定标准的患者群体，以及分析扫描、索赔报告和其他医疗数据，以确定临床研究和治疗趋势，从而做出更安全、更快的决定。

然而，为了充分利用人工智能和机器学习技术的优势，进行临床试验的组织必须首先获得工具、专业知识和行业特定的数据集，使他们能够构建算法以满足其特定需求。医疗数据与从物联网或SaaS平台等监控系统和工具中提取的纯数字数据不同，由于数据的收集方式(通过医生就诊和非结构化网络源)不同，通常是非结构化的，并且必须满足严格的安全协议，以确保患者隐私。

要真正利用人工智能和机器学习进行临床研究，必须收集、研究、组合和保护数据，以做出有效的医疗决策。当临床研究人员与拥有技术和药物专业知识的合作伙伴合作时，他们确保数据的结构和分析方式能够同时降低风险和提高临床研究的质量。

人工智能对临床研究的益处

当涉及到研究设计、站点识别和患者招募以及临床监测时，人工智能和机器学习在使临床试验更快、更有效，最重要的是：更安全方面具有巨大潜力。ASP站长网

研究设计为临床研究计划奠定了基础。临床试验的成本、效率和潜在成功完全取决于研究的设计和计划。人工智能和机器学习工具以及自然语言处理(NLP)可以分析大量医疗数据，以评估和确定临床研究设计中的主要和次要终点。这确保了在临床试验开始之前，对监管者、付款人和患者的协议进行了很好的定义。通过帮助确定理想的研究地点和注册模式，定义这些参数可以优化研究设计。最终，更好的研究设计会导致更可预测的结果，缩短协议开发的周期，以及通常更有效的研究。

（编辑：焦作站长网）

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