Nghiên cứu Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Thử nghiệm lâm sàng Công cụ AI

Một điều phối viên nghiên cứu lâm sàng tại một trung tâm ung thư lớn được giao nhiệm vụ tìm 50 bệnh nhân có đột biến gen hiếm cho một thử nghiệm ung thư Giai đoạn III mới. Việc sàng lọc thủ công hàng nghìn hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) sẽ mất hàng tháng. Bằng cách sử dụng công cụ tuyển chọn bệnh nhân do AI cung cấp, điều phối viên nhập các tiêu chí lựa chọn/loại trừ phức tạp. AI quét hàng triệu hồ sơ ẩn danh trên nhiều mạng lưới bệnh viện trong vài phút, xác định danh sách rút gọn gồm 120 ứng cử viên tiềm năng có trình độ cao. Điều này giúp giảm hơn 90% thời gian sàng lọc và cho phép thử nghiệm bắt đầu sớm hơn nhiều tháng so với kế hoạch.

Một nhà khoa học lâm sàng tại một công ty công nghệ sinh học đang thiết kế một đề cương cho thử nghiệm Giai đoạn II. Có những điều không chắc chắn về chế độ liều lượng tối ưu và tiêu chí lựa chọn bệnh nhân. Thay vì chạy nhiều thử nghiệm vật lý tốn kém và chậm chạp, nhà khoa học sử dụng một công cụ mô phỏng AI. Công cụ này tạo ra các bệnh nhân 'song sinh kỹ thuật số' và mô phỏng kết quả của thử nghiệm trong các kịch bản khác nhau. Kết quả dự đoán rằng một liều lượng thấp hơn một chút sẽ duy trì hiệu quả trong khi giảm đáng kể các tác dụng phụ, dẫn đến một đề cương được sửa đổi, hiệu quả hơn. Việc tối ưu hóa trước thử nghiệm này giúp tiết kiệm hàng triệu đô la và giảm rủi ro cho bệnh nhân.

Một nhóm cảnh giác dược tại một công ty dược phẩm lớn chịu trách nhiệm theo dõi sự an toàn của bệnh nhân trong hàng chục thử nghiệm đang diễn ra. Việc xem xét thủ công tất cả dữ liệu đầu vào dễ bị chậm trễ và sai sót của con người. Họ triển khai một hệ thống AI liên tục theo dõi dữ liệu thời gian thực từ nhật ký bệnh nhân, kết quả xét nghiệm và các thiết bị đeo. Khả năng NLP của hệ thống xác định các đề cập đến các biến cố bất lợi (AE) tiềm ẩn và các thuật toán phát hiện bất thường của nó sẽ gắn cờ các giá trị xét nghiệm bất thường. Điều này cho phép nhóm điều tra các tín hiệu an toàn tiềm ẩn sớm hơn hàng giờ hoặc hàng ngày, cải thiện sự an toàn của bệnh nhân và đảm bảo báo cáo kịp thời cho các cơ quan quản lý.

Một Tổ chức Nghiên cứu theo Hợp đồng (CRO) đang quản lý một thử nghiệm cho một loại thuốc điều trị Alzheimer, trong đó teo não được đo bằng MRI là một điểm cuối quan trọng. Việc đo lường thủ công sự thay đổi thể tích trong hàng nghìn bản quét là chủ quan và tốn thời gian. CRO sử dụng một nền tảng phân tích hình ảnh AI. Các bác sĩ X quang tải lên các bản quét MRI, và thuật toán AI tự động phân đoạn các vùng não và định lượng sự thay đổi thể tích với độ chính xác và nhất quán cao. Điều này cung cấp một thước đo điểm cuối khách quan, có thể mở rộng và có thể tái tạo, củng cố chất lượng dữ liệu thử nghiệm và việc nộp hồ sơ cho cơ quan quản lý sau đó.

Một người viết tài liệu y khoa tại một CRO đang đối mặt với thời hạn gấp rút để tạo ra một Báo cáo Nghiên cứu Lâm sàng (CSR) toàn diện. Điều này liên quan đến việc biên soạn thủ công dữ liệu, bảng biểu và văn bản từ nhiều tài liệu nguồn như đề cương, kế hoạch phân tích thống kê và danh sách dữ liệu bệnh nhân. Họ sử dụng một công cụ tạo tài liệu do AI cung cấp. Người viết kết nối công cụ với dữ liệu nguồn, và nó tự động điền vào các mẫu với các số liệu, bảng biểu và văn bản tiêu chuẩn chính xác. AI cũng đảm bảo tính nhất quán về thuật ngữ và định dạng trên toàn bộ tài liệu, giảm hơn 40% thời gian viết và xem xét thủ công và giảm thiểu nguy cơ sai sót.

Một người quản lý thử nghiệm cho một nghiên cứu tim mạch dài hạn lo ngại về tỷ lệ bệnh nhân bỏ cuộc cao, điều này có thể gây nguy hiểm cho sức mạnh thống kê của nghiên cứu. Họ triển khai một công cụ phân tích dự đoán phân tích dữ liệu ban đầu của bệnh nhân, phản ứng điều trị sớm và các chỉ số tham gia (ví dụ: hoàn thành nhật ký). Mô hình AI xác định một hồ sơ bệnh nhân có nguy cơ cao ngừng tham gia thử nghiệm. Điều này cho phép nhóm lâm sàng chủ động can thiệp bằng các hỗ trợ có mục tiêu, chẳng hạn như nhắc nhở bổ sung, tài liệu giáo dục hoặc kiểm tra sức khỏe từ xa, cho những bệnh nhân cụ thể này. Kết quả là, tỷ lệ duy trì tổng thể cải thiện 15%, đảm bảo tính hợp lệ của thử nghiệm.