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|AI时代新药研发：“虚拟患者“颠覆临床试验？( 三 )


AI的真正角色事实上 ， AI在临床试验中的作用不应理解为“消除”对照组 ， 而在于更好地开展对照试验 。 当然 ， 前提仍然是拥有足够多高质量的真实数据 。
现阶段更现实的做法是：利用已有的临床试验数据 ， 对新临床项目进行成功率的预测 。 在已有数据的基础上 ， AI在交叉验证、回顾性验证、准前瞻性验证等方面的预测优势正在凸显 。
“我们曾用2015年之前的数据来训练AI算法 ， 再对2015年到现在的一些临床试验进行AI预测 。 结果是 ， 预测临床试验成功的准确率约为87% ， 预测临床试验失败的准确率约为90% 。 ” Alex表示 。
更重要的是 ， 高准确率的背后是对既往数据的经验总结 。 利用AI来理解既往药物临床试验的成功和失败 ， 这对于接下来临床试验的推进也是种借鉴 。
除此之外 ， 临床试验中的方案设计、数据收集、患者招募、方案的运营等 ， 都成为AI可介入的环节 。

健识局整理：部分AI+临床试验公司
值得注意的是 ， 比起AI介入药物发现 ， AI介入临床试验在压缩时间成本上成效不大 。
业内相关人士表示 ， AI介入药物发现 ， 或许可以将发现时间从10年压缩至3年 ， 甚至更短；但AI介入临床试验带来的提速效果则非常有限 。
眼下 ， AI技术仍旧是帮助人类完成复杂、繁琐、重复性高工作的替代者 ， 但无法替代同期开展的随机对照试验 。
拜耳集团数据科学家Jussi Leinonen也承认 ， AI不会在临床试验中完全取代人类 ， 也不会作出独立决定 。

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