积极的治疗在临床试验:人工智能识别病人的最佳治疗方案

2020年,生命科学行业打破了纪录有史以来最快历史上开发和批准的疫苗。疫苗研究,发展的速度和批准了制药公司和医疗服务提供者(学校)想知道它意味着未来的临床研究和治疗病人。可以新的、更安全的和创新的治疗带来市场比以往任何时候都更快?病人得到更好的,可以设计的更现代的治疗来治疗特定疾病?我们可以确保这些疗法不仅是有效的,但是安全吗?

由于AI-driven数据分析,答案是一个响亮的“是的!”

一个新时代的病人的治疗方案

许多病人患有不寻常的或罕见的条件有更少的治疗方案比战斗更常见的疾病。这些罕见的病人可能比他们更多的选择治疗,或者HCP,认为他们做的事。这是因为新的治疗方法和药物在临床试验中不断地研究。然而,选择治疗在临床环境中以前难以评估的安全性和有效性由于缺乏可用的信息。我知道这一手,因为我的祖父去世了由于非霍奇金淋巴瘤而新药,以美罗华在临床试验中被研究。那种药可以救了他一命。

由于云的进步,数据和分析技术、生命科学公司可以预测病人的结果,比以往更准确地诊断。这使得匹配病人临床试验的过程更容易,解决老问题,卫生保健提供者多年来应对:如何安全地治疗独特的疾病在临床试验中。

主动将病人在临床试验中意味着他们可以接受治疗比如果他们不得不等待药物监管机构批准。从历史上看,这可能会危及病人,药物可能会导致不必要的副作用或反应产生负面影响病人的健康。但是现在的学校和临床研究组织可以利用病人和治疗数据,连同AI ML-driven分析,到安全地方患者在临床试验中,以及速度的开发和批准新的和创新的药物治疗的患者不能参与临床试验。

准备数据AI-driven病人和治疗分析

时,利用人工智能的数据分析、准备数据对分析结果的准确性至关重要。生命科学组织不仅需要收集大量的数据,他们也必须确保高质量和准备数据分析。收集不同的数据操作和研究世界各地为匹配的患者知情决策至关重要临床试验和新的治疗方法。任何分散的数据或不准确的数据将使见解来自人工智能解决方案不安全,无用的或两者兼而有之。

最大的挑战之一在准备病人和治疗数据分析是数据管理。从不同来源收集的数据并不总是相同级别的质量和完整性。它必须标准化和清洗进行分析。例如,收集的数据从一个临床试验信息定期记录数字媒介可能比收集的数据从一个更全面的HCP手工记笔记。更加剧了这一问题,每个国家和地区都有自己的一套关于消费者和患者数据监管标准。在欧洲,数据通常必须保持在欧洲服务器遵守GDPR要求;在中国,没有医疗数据可以跨越国界;在美国,它更像是西部和数据可以从任何相关源和编制进行分析。

尽管存在这些挑战,建立一个普遍的真理来源的奖励编译和清洗医疗数据从所有可用的资源是不可否认的。

更具战略性的方法积极的病人治疗和临床试验匹配

前生命科学行业采用基于云的解决方案和AI-driven分析,追踪病人旅行整个完整的周期是一个重大挑战。由于孤立的数据和操作,只有片段的数据周围的病人的疾病,药物反应,经验和成果。

利用AI-driven技术解决方案允许生命科学组织患者和治疗数据缝合起来,成为一个全面的病人档案。这有双重好处:数据可以用来迅速为患者带来药物市场迫切需要治疗的关键和恶化的疾病,和病人可以更有效和安全与临床试验,治疗他们的疾病有很高的潜力。

数据驱动的未来医疗决策

可用的数据量的增长指数率。这也适用于生命科学和医疗行业。随着越来越多的病人,治疗和结果数据可用,组织越来越多的资源和机会来优化病人护理和临床研究。人工智能包括在混合时,学校和生命科学公司可以花更少的时间确定最佳治疗他们的病人和更多的时间来治疗他们。这将是有趣的观察生命科学组织,消除数据孤岛,采用AI-driven分析方法新,创新的治疗方法在未来几年。