药学专业人士认为，人工智能（AI）将成为2021年行业最具颠覆性的技术，人工智能和机器学习（ML）成为关键工具为了跟上行业的步伐，临床开发是一个可以获得巨大收益的领域，提供显着的时间和成本效率，同时提供更好、更快的见解，为决策提供信息。然而，对于患者而言，这些工具提供了改进的安全实践，从而带来更好、更安全的药物。以下是人工智能和机器学习如何被用于支持制药公司将更安全的药物推向市场。克服在临床研究中使用人工智能的障碍如今，人工智能和机器学习可以通过多种方式支持临床研究；包括识别具有临床治疗潜力的分子，寻找符合纳入或排除特定标准的患者群体，以及分析扫描、索赔报告和其他医疗数据以确定临床研究和治疗趋势，以便更安全、更快地做出决策。然而，要充分利用人工智能和机器学习技术的优势，进行临床试验的组织必须首先获得工具、专业知识和行业特定的数据集，使他们能够构建算法以满足他们的特定需求。与从物联网或SaaS平台等监控系统和工具中提取的纯数字数据不同，医疗数据通常是非结构化的，必须符合严格的安全协议以确保患者隐私。要真正将AI和机器学习用于临床研究，必须收集、研究、组合和保护数据以做出有效的医疗决策。当临床研究人员与具有技术和制药专业知识的合作伙伴合作时，他们确保数据的结构和分析方式既能降低风险又能提高临床研究的质量。人工智能对临床研究的好处在研究设计、研究中心识别和患者招募以及临床监测方面，人工智能和机器学习具有巨大的潜力，可以使临床试验更快、更高效，最重要的是：更安全。研究设计为临床研究计划提供了基础。临床试验的成本、效率和潜在成功完全取决于研究的设计和计划。人工智能和机器学习工具以及自然语言处理(NLP)可以分析大量医学数据，以评估和识别临床研究设计中的主要和次要终点。这确保了监管机构、付款人和患者之间的协议在临床试验开始之前得到明确定义。定义这些参数可以帮助确定理想的研究地点和注册模式，从而优化研究设计。最终，更好的研究设计会导致更可预测的结果、更短的方案开发周期以及通常更有效的研究。确定试验地点和招募患者进行临床研究比看起来要困难得多。临床研究人员必须确定能够为符合纳入和排除标准的患者提供足够通道的区域。随着研究越来越关注罕见疾病或特定人群，招募临床试验参与者变得更加困难，如果没有足够的患者参与研究，这会增加临床研究的成本、时间和失败的风险。人工智能和机器学习工具可以通过绘制患者群体图并主动为符合纳入标准的最有前途的患者定位研究中心，从而为临床研究提供研究中心识别支持。这使得满足招募要求的研究地点更少，并降低了患者招募的总体成本。临床监测是一个繁琐的手动过程，用于分析临床研究地点的风险并确定要采取的具体措施以减轻这些风险。临床研究中的风险包括招募或绩效问题，以及患者安全风险。AI和ML在临床研究环境中自动进行风险评估，并根据预测分析提供建议，以更好地监控和预防风险。自动评估消除了人工错误的风险，并减少了分析临床研究数据所花费的时间。人工智能在临床研究中的应用策略在临床试验期间，可供选择的患者数量有限，因为研究对象必须满足预设参数才能纳入研究。另一方面，与上市后研究不同，临床研究人员有幸获得有关患者的大量信息，包括他们正在服用的药物、他们的健康史和他们目前的环境。此外，由于临床研究人员与患者密切合作并对正在研究的药物或产品有很好的了解，因此研究人员非常熟悉临床试验中涉及的所有潜在变量。简单地说，临床试验有很多信息要分析，但要研究的患者却很少。由于患者信息不成比例，临床研究环境中的每个案例对于所研究药物的未来都极为重要。临床研究人员可以获得的大量患者和药物信息需要使用NLP工具来分析和处理文档和患者记录。NLP可以在文档和记录中搜索可能指示临床试验中的问题或风险的特定术语、短语和单词。这消除了对临床试验数据进行手动分析的需要，减少了（在某些情况下）人为错误的风险，同时也提高了患者的安全性。这在长期临床试验中特别有用，研究人员需要在较长时间内分析患者的病史和药物结果。许多临床试验都有冗长的跟进记录和调查问卷，研究人员必须分析的患者数据总计可达数百页。在临床试验中，研究人员最终会尝试确定特定治疗的益处是否大于风险。人工智能在高风险药物的临床试验中特别有用。如果研究人员知道一种药物可以治愈或缓解某种疾病或病症，但也知道该药物具有可能对患者产生重大负面影响的潜在副作用，他们将想知道如何确定患者是否可能经历这些负面影响副作用。NLP可用于生成患者将经历的药物负面影响的潜在信号的词云。手动进行此类分析的唯一方法是使用人类研究人员来识别这些词，然后分析患者报告以找到这些词，并将这些报告分组到风险分析中。NLP可以使整个过程自动化，并比人类研究人员更有效、更安全地洞察患者的风险指标。将AI和机器学习与临床研究相结合，创造有竞争力的结果AI和机器学习技术，尤其是NLP，在支持和优化临床研究方面大有可为。但是，只有配备必要工具、专业知识和合作伙伴以充分利用人工智能和机器学习的全部优势的组织才能实现这种保证。人工智能和机器学习解决方案通过更有效地分析研究数据的风险并允许更快的试验规划和研究来支持临床研究的优化。那些不使用人工智能和机器学习进行临床研究的人可能会发现他们的竞争对手正在这样做，由于研究时间更短，实践市场更安全，因此可以更快地将新药和产品推向市场，从而获得更高的利润。
