AI在临床试验中的应用

AI在临床试验中的应用

1.临床试验国际标准指南的更新

自2016年人工智能（AI）技术与医疗融合后，AI技术在医学领域得到了快速发展与广泛应用。SPIRITAI和CONSORTAI是对临床试验方案指南SPIRIT2013和临床试验报告指南CONSORT2010的扩展，增加了15个和14个新条目，分别为评估AI介入效果的重要条目，包括对AI介入环节进行清晰的描述、使用说明、使用AI所需的技能、AI的集成环境、AI输入和输出、人机交互细节和提供错误案例分析等。

2.AI在药品临床试验中的应用

AI在药品临床试验中的应用越来越重要，从试验设计、招募受试者，证据生成，数据采集上，数据分析等方面，都起到重要作用。AI公司通过与药品临床试验申办方、研究中心、合作伙伴及患者的合作积累海量数据，在这些数据的基础上开发AI相关解决方案，对改善试验设计、优化试验执行以及减少患者负担有重要帮助。

3.AI在药物发现中的应用

AI在药物发现中的应用主要体现在靶标鉴定、化合物的虚拟筛选与优化、临床前和临床开发等方面。通过利用神经网络设计分子和应用知识图了解靶标生物学，AI助力的药物发现大幅增长。多家AI药物发现公司已经将分子进展到临床试验阶段，大大加速了开发进程并降低了成本。

4.AI在受试者招募中的应用

AI辅助药物临床试验受试者招募，总体可以看作是自然语言处理、机器学习等技术，对不同来源的受试者信息和临床试验方案的入组/排除标准进行识别和匹配的过程。这种方式可以有效地提高受试者招募的效率，减少退出，并且能够自动识别相关试验和特定患者。

5.AI在大数据应用中的优势

AI技术在临床试验中的另一个重要应用是在大数据应用上。通过AI技术，可以提前地预测到这个项目的数据质量如何，以及可能存在的问题。此外，AI还可以给临床试验的从业者带来预见性信息支持决策，并且对既往的标准化数据可以提供类似的行业基线参考。