AI彻底改变了临床研究：重新定义效率和精度！

AI彻底改变了临床研究：重新定义效率和精度！

Urbana-Champaign, USA - 医疗保健的数字景观发展迅速，面临激动人心的革命。从临床研究获得的数据的数量和复杂性不断增加。人工智能（AI）和机器学习（ML）在这里发挥作用。这些技术不仅保证了处理临床数据的处理，而且从根本上改变了药物开发过程。

这一天AI被视为关键资源。 [临床负责人]（https://www.clinicalleader.com/doc/powering-more-effforited-clinical-clinical-clinical-clinical-clinical-clinical-ai-ai-and-ml-0001）强调AI和ML过程自动化并合理地使人体努力和人为错误的人力误差显着。一个很好的技术诀窍可以在这里起作用，因为AI不仅可以实现不同数据源的确切方向和集成，而且还可以促进发现隐藏模式和发现的发现。

效率提高与合作

引入AI临床研究带来了各种优势。这些技术不仅可以改善患者的招聘，而且还有助于药物开发效率的显着提高，例如[Ultrytics]（https://www.ulraltytics.com/de/de/blog/blog/blog/ai-nai-in-clinical-clinical--clinical-- and-drug-discovery）。改进的诊断和个性化治疗只是通过智能使用数据处理而产生的许多积极影响中的两个。

机器学习在大量数据的预测建模和分析中也起着至关重要的作用。 AI通过识别潜在的候选药物或预测治疗结果的算法彻底改变了计划和实施临床研究。预测分子的3-D结构的Alphafold之类的算法令人印象深刻地表明了AI如何充当药物开发的游戏变化。

挑战和机遇

虽然优势是诱人的，但在临床研究中实施AI时也存在挑战。算法，数据保护和安全问题以及监管和道德问题等可能扭曲的问题并不总是会变得轻松。然而，FDA在2021年包含AI元素100次应用的药物和生物学应用程序的应用中有所增加。这清楚地表明，该行业希望识别并利用这些技术的潜力。

尤其是在心脏病学，肿瘤学和神经病学等领域，促进了AI的使用。但是，其他医学领域（例如皮肤病学和精神病学）也应从该技术中受益。 [https://www.iks.fraunhofer.de/de/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz- medical.html）强调了医学数据和非医学数据的组合和非医学数据的组合。因此，变化的数字风强烈吹来，不仅感觉到，而且可以衡量。

AI和ML不仅仅是现代医学中的关键词。它们是一个未来的驱动因素，即疾病更快地识别，更有效地治疗甚至可以预防。这是这些技术的真正潜力 - 在科学与医学之间更好地合作，这是由创新的解决方案和技术推广的。