人工智能桥梁多发性硬化症患者相关临床试验

临床试验的一个重要里程碑的发展创新药物和治疗的人患有不同疾病包括多发性硬化症(MS)。世界各地许多临床试验正在进行查找和改进治疗和医学患者症状管理,和许多新药物已经引入临床试验女士在过去的十年里,给予病人更多选择参与。但不幸的是,仍有不少地方需要改进。

女士的世界的认识程度低得多的临床试验,尽管提供的多种选项。技术可以缩小这个差距,使得研究更容易应对女士的人让我们从基本的开始学。

什么是临床试验?

临床试验研究是一种比较新的卫生干预措施对人们的影响。这些都是最常见的新药或治疗方法。然而,他们也会检查诊断方法等卫生干预措施的效果,手术或过程和技术设备。

有几种类型的MS-specific临床试验——那些旨在发现药物改善进步的神经损伤引起的女士,和那些专注于许多其他症状,如疲劳。一些临床试验旨在缓解症状,而另一些则缩短率和发生复发和强度。

临床试验正在调查许多选项和策略来帮助患者应对女士,但是病人如何找出哪些临床试验最相关?他们怎么能访问和浏览所有的信息?有许多挑战需要克服在临床试验匹配世界,和第一步是承认它们是什么。

挑战

找到一个可以真正艰难的MS患者相关临床试验。在某些情况下,病人都不知道‎他们的选项,或者没有时间与他们的医生讨论他们在短期时隙分配给每一个约会。增加,现有临床试验数据库难以使用,有几个原因:

1。排除语言——大多数数据库设计时考虑到医生。患者不会感到舒服如果他们看到搜索试验时的第一件事是医学术语,如规模扩展残疾状态和神经系统病变。此外,研究诸如双盲研究也可以混淆外行的病人。

2。不精确的搜索条件和结果——临床试验发展随着时间的推移变得更加详细。病人使用的搜索词最有可能在搜索往往会导致大量的不相关的结果,这将使它很难找到合适的试验。

3所示。隐藏详细信息——一个病人可能找到完美的试验在一个数据库,但当努力前进,他们发现额外的未发表的要求。如上所述,研究需求越来越复杂,当然,每一个细节都不会使它成为审判描述出现在数据库中。

这些挑战为任何人创建一个巨大的障碍,特别是对病人和照顾者寻找相关的临床试验。

另一个具有挑战性的因素是临床试验数据库不断更新和快速(应该是),但这种降低的机会找到合适的临床试验在短时间内,增加更多的压力方程。快速识别合适的比赛至关重要,机会之窗期间病人能满足所有相关标准很小。

最后,尽管存在一些数据库,信息不全面,可以让人非常困惑和压倒性的。许多女士病人根本没有快速访问正确的信息,让他们做一个明智的决定,选择一个临床试验。

在过去的几年里,出现了一种新方法来帮助简化这个过程,结合临床试验数据库和病人的病史和人工智能(AI)和机器学习为了自动化对病人和医生都建议匹配。这些自动搜索定制的搜索参数,但对整个历史的特定病人和帮助应对这些挑战。

什么是人工智能?

人工智能(AI)是计算机科学的分支侧重于建立智能机器执行任务,通常需要人类智慧的能力。AI旨在简化病人的生命,医生和医院管理者通过做事情通常是由人类,但在更少的时间和成本的一小部分。人工智能不是一种技术,而是一个集合,并迅速成为适应各种医疗保健领域。

人工智能技术价值最高的卫生保健包括机器学习和自然语言处理(NLP)。自然语言指的是压倒性的,难以分析技术文本中发现医疗数据库,和NLP技术帮助我们理解的文本正则患者会发现无法破译。

人工智能为临床试验匹配

医生传统上执行的任务手动匹配病人的临床试验,但AI可以有效地处理大量的病人数据具有类似甚至更大的成功率。

人工智能技术消化去除了识别信息的病人信息等通过分析各种数据来源文档和电子健康记录。然后算法捕获数据点的信息,创建一个匿名的配置文件为每个病人,使病人的旅程。系统收集数以百计的不同类型的数据点,然后用它来对个别患者找到相关的临床试验。

先进的人工智能技术使用机器学习和临床方案特殊NLP算法来分析全球所有可用试验的实时数据库,如美国国立卫生研究院(国家卫生研究院)和临床试验转换活动(CTTI)。然后技术处理病人的医疗信息和验证临床试验的相关性在数据库中特定的病人,最后产生一个列表的试验病人的具体条件,他们可以采取他们的医生或医疗小组讨论。

临床试验专家监督算法,不断保持更新。但执行只有5%的工作,而另外95%的技术负责,是一个巨大的节省时间的临床试验专业人士。

总之

寻找新的方法来连接的重要性合格患者相关试验不能被夸大,女士的社会和医学的进步。使用现代科技,我们可以有效地连接试验数据和病人数据创建即时连接,支持开创性治疗有助于改善患者的生活质量最需要它。

AI发挥了重要作用在克服挑战的匹配和临床试验将继续在治疗女士扮演越来越重要。患者最终获得所有相关的临床试验,不再需要解读医学术语和资格要求独自因为技术简化了它。AI女士是一个礼物,可以帮助世界各地的病人在一个快速找到适用的临床试验,支持和有效的方法。

关于作者

Irad Deutsch是大数据的企业家和专利发明人与强大的技术背景。他创立属于。生活在2015年失去母亲后肺癌。应用自己的技能和专业知识在大数据分析,机器学习和NLP, Irad和属于改变癌症病人和医生管理的方式旅行,提高生活质量和治疗结果。

克伦Barsky,妈,是属于临床试验领域的主管。生活中,社交网络的开发管理和导航的治疗方法。克伦持有心理生物学和医学心理学学位,超过十年的经验在生物技术的临床研究。克伦管理属于临床试验的匹配服务,到目前为止,已与超过8000名患者,包括那些与癌症、多发性硬化症、相关临床试验。