AI筛查助力心力衰竭临床试验加速招募，研究发现

据《美国医学会杂志》（JAMA）上发表的一项研究显示，人工智能（AI）可以快速筛选患者进行临床试验招募。这项研究由麻省总医院布里格姆（Mass General Brigham）的研究人员领导，他们开发的一种新型AI辅助患者筛选工具，在确定心力衰竭临床试验的资格和招募方面显著提高了速度，优于手动筛选。

研究结果表明，使用AI比传统方法更经济，并且可以加速研究进程，这意味着患者可能更早获得经过验证的有效治疗方法。

“看到这种AI能力在真实世界的随机前瞻性试验中如此大幅度地加速筛选和试验招募，令人兴奋，”共同资深作者、麻省总医院布里格姆个性化医学IT和AI解决方案执行主任、临床转型加速器IT和AI解决方案高级主管Samuel (Sandy) Aronson（ALM, MA）表示。“我们期待使用这一能力来协助尽可能多的试验。”

该研究将4,476名患者随机分为两组，一组通过手动筛选，另一组通过生成式AI工具筛选，以确定他们是否有资格参加“优化心力衰竭治疗合作计划”（COPILOT-HF）试验。

在AI组中，一种名为RECTIFIER的生成式AI工具评估了患者的电子健康记录中的临床笔记和其他信息，以确定他们是否符合心力衰竭研究的关键资格标准。这些标准包括症状、慢性疾病、当前和过去的用药等。然后，研究工作人员对AI工具评估为符合条件的患者病历进行了简短而快速的审查，以解决任何剩余的问题。

在另一组中，研究工作人员手动审查了患者的病历，以确定他们是否符合资格标准。

在设定的时间内，无论是通过RECTIFIER还是研究工作人员进行筛选，AI辅助筛选过程更加高效，共筛选出458名符合条件的患者，而手动筛选仅筛选出284名患者。

随后，患者导航员联系了被认为符合条件的患者，询问他们是否愿意参与研究。导航员并不知道患者是通过AI工具还是人工筛选的，以避免引入偏差。在AI组中，有35名患者参加了试验，而在手动组中只有19名患者。

“AI辅助组的入组率几乎是手动组的两倍。这意味着AI几乎可以使完成试验招募所需的时间减半，”主要作者、麻省总医院布里格姆临床信息学研究员兼布里格姆妇女医院心血管医学研究员Ozan Unlu博士表示。

由于先前的研究表明AI可能会引入偏差，研究人员对通过手动筛选和AI辅助筛选入组的患者进行了种族、性别和民族分析。结果显示没有显著差异。

该研究是Alexander Blood、Aronson、Unlu及其同事之前发表在《新英格兰医学杂志AI》（NEJM AI）上的概念验证研究的后续。那项研究通过对健康记录的回顾性审查表明，RECTIFIER工具在识别符合心力衰竭试验资格标准的患者病历方面略高于手动筛选。这项新研究验证了该工具在活跃临床环境中的高效性。

“我们的下一个目标是将AI筛选工具的应用范围扩展到麻省总医院布里格姆之外，”共同资深作者、布里格姆妇女医院心脏病专家、麻省总医院布里格姆临床转型加速器副主管Blood表示。“通过调整RECTIFIER工具对医疗记录笔记提出的资格问题，AI筛选可以应用于评估癌症治疗、糖尿病干预等的试验。”

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