如何利用人工智能改变临床试验

临床试验是医学突破的重要组成部分，但启动和运行这些试验常常面临许多挑战。具体来说，资格认证、激活、合规性和数据监测与分析通常是复杂、资源密集、耗时且昂贵的过程。

考虑这一点：许多临床试验甚至无法通过招募和登记阶段。根据德勤（Deloitte）的一项研究，超过80%的面对面研究因患者招募不足而延迟，而80%的研究站点未能达到招募目标。一旦过了初始阶段，其他问题也可能出现。《自然评论药物发现》（Nature Reviews Drug Discovery）中的一份报告评估了2006年至2015年间进入临床试验的7,455个药物开发项目。研究人员发现，I期试验的成功率为63%，II期试验为31%，III期试验为58%，监管审查过程为85%，总体成功率为9.6%。

然而，制药公司可以利用人工智能来克服这些挑战并简化临床试验流程。

人工智能如何帮助制药公司应对临床试验中的常见挑战

有几种关键方式，人工智能可以帮助制药公司应对与临床试验相关的常见挑战。

首先，人工智能可以用于改善患者招募。当患者就诊时，医生会通过电子健康记录（EHRs）捕捉到重要的数据，如讨论的问题和开具的药物。目前，制药研究人员依赖医生来确定哪些患者可能符合临床试验的条件。在繁忙的日常医疗工作中，医生可能记不住哪些患者符合条件。这时，人工智能就可以发挥作用。人工智能可以筛选结构化和非结构化的EHR数据，如诊断、实验室结果、处方和医生笔记，以更高效地匹配符合试验标准的患者，而不是依赖医生的记忆。

接下来，人工智能可以用于激活患者参与。通过应用程序或EHR系统，医生可以收到通知，告知特定患者符合某些临床试验的条件，并获得关于需要向患者分享的信息的指导，例如试验的目的和下一步如何参与（如果患者表示有兴趣参与）。

一旦患者注册，研究人员可以使用人工智能来监测合规性和分析试验期间的反馈。例如，如果患者每天需要服用两次药物，他们可以通过手机接收推送通知，提醒他们何时服药并指示他们在完成服药后进行确认。人工智能可以跟踪哪些患者完成了任务，哪些没有完成，并相应地发送消息。此外，患者可以通过应用程序或系统输入他们的反馈，如不良副作用。人工智能可以分析这些反馈，找出共同点和异常值，并将其呈现给研究人员。研究人员不必花费数小时亲自梳理数据，而是可以快速了解其药物的风险和益处，并据此进行调整。

在临床试验中使用人工智能的风险

虽然人工智能可以简化临床试验，但它并非没有风险。人工智能应作为辅助工具，而不是替代人类的专业知识和判断。

尽管人工智能工具具有价值，但它们并非万无一失。人类监督至关重要。研究人员和医生应主动审查人工智能工具的建议。例如，一个人工智能工具可能表明某个患者适合参加临床试验，但医生可能会基于某种禁忌症决定该患者不应参与试验。

此外，遵守HIPAA和其他隐私法规至关重要。制药公司必须彻底评估潜在的人工智能供应商，并审查其数据政策以确保合规性。

逐步实施人工智能方法的好处

考虑在临床试验中实施人工智能的制药公司领导者应采用逐步推进的方法，从特定用例开始，而不是一次性全面改革。

在临床试验中推出人工智能是一项重大的组织变革。鉴于临床试验的重要性，制药公司的领导者应格外谨慎。通过分阶段实施人工智能，制药公司的领导者可以控制自己和团队的步伐，更好地了解对患者有效的措施，并根据需要进行调整。

通过简化临床试验，特别是临床匹配过程，制药公司可以节省时间和资金，并将这些资源分配给研发。最终，使用人工智能进行临床试验可以帮助药物更快上市，从而帮助更多患者。

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