AI在临床试验设计与管理中的实际应用案例有哪些

在临床试验设计与管理中，AI（人工智能）的应用案例主要有以下几个方面：

1.临床试验设计：AI可以帮助改善临床试验设计的关键步骤，以提高临床试验成功率。例如，AI可以用于关联各种大型数据集，例如电子健康记录（EHR）、医学文献和试验数据库，以在试验开始前改善患者与试验的匹配和招募，以及在试验过程中自动连续监测患者试验，从而可以改善依从性控制并产生更可靠和有效的终点评估。

2.临床试验匹配：AI技术与可穿戴技术的结合对于在试验过程中自动且连续地对患者进行高效，实时和个性化监控非常有用。例如，AI系统可用于自动分析EMR和临床试验数字数据库，并将其与从试验公告，社交媒体或注册表中招募临床试验相匹配。此类基于AI的临床试验匹配已使肺癌试验的入选人数增加了58.4%。

3.患者招募：AI可以帮助改善患者队列组成，并为患者招募提供帮助。例如，几种AI技术可以在自动找到EMR（电子病历）大海捞针中提供可行的帮助：NLP可用于理解各种结构化和非结构化数据类型的书面和口头语言。

4.药物发现：AI在药物开发的各个阶段，如药物靶标的识别和验证，设计新的分子，老药重新规划被应用，提高临床试验效率和药物警戒（PV）。例如，DL在识别潜在的新药候选者以及改进对它们的特性和可能的安全风险的预测方面取得了显著成功。

5.临床决策支持：AI可以提供改变临床试验行为研究，设计，计划和执行的关键步骤的希望。例如，ML,DL,NLP和OCR可用于链接大型多样的数据集，例如电子病历（EMR），已出版的医学文献和临床试验数据库，以通过将患者特征与选择标准相匹配来改善患者招募。

以上就是AI在临床试验设计与管理中的实际应用案例。