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人工智能解決方案可以改善臨床試驗(yàn)

導(dǎo)讀 辛辛那提-臨床試驗(yàn)是為有需要的人提供新療法的重要工具,但研究表明,難以找到合適的志愿者受試者可能會(huì)削弱這些研究的有效性。辛辛那提兒

辛辛那提-臨床試驗(yàn)是為有需要的人提供新療法的重要工具,但研究表明,難以找到合適的志愿者受試者可能會(huì)削弱這些研究的有效性。辛辛那提兒童醫(yī)院醫(yī)療中心的研究人員設(shè)計(jì)并測(cè)試了一種新的計(jì)算機(jī)化解決方案,該解決方案使用人工智能(AI)從電子健康記錄(EHR)中有效識(shí)別符合條件的受試者,這樣繁忙的臨床工作人員就可以將有限的時(shí)間集中在以最高質(zhì)量評(píng)估候選人上。

這項(xiàng)研究在線發(fā)表在JMIR醫(yī)學(xué)信息學(xué)上。它表明,與人工篩選EHR以確定研究候選人相比,這個(gè)名為“自動(dòng)臨床試驗(yàn)限定者”(ACTES)的系統(tǒng)將患者的篩選時(shí)間縮短了34%,并將患者的登記率提高了11.1%。該系統(tǒng)還將篩查的患者數(shù)量增加了14.7%,接近的患者數(shù)量增加了11.1%。

繁忙的急診科通常是臨床試驗(yàn)協(xié)調(diào)員,尋找可能是優(yōu)秀候選人的優(yōu)秀地方。該研究的首席研究員、來自生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)系的YizhaoNi博士表示,ACTES旨在簡(jiǎn)化臨床試驗(yàn)的招聘流程,而臨床試驗(yàn)往往被證明效率低下,而且并不總能吸引到足夠多的合格候選人。

倪說:“由于記錄的數(shù)據(jù)量很大,現(xiàn)在用來查找相關(guān)信息的招聘過程在短時(shí)間內(nèi)非常耗費(fèi)人力?!巴ㄟ^使用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),ACTES可以快速分析不同類型的數(shù)據(jù),并自動(dòng)確定患者對(duì)臨床試驗(yàn)的適用性?!?

這是如何工作的?

該系統(tǒng)具有自然語言處理功能。當(dāng)系統(tǒng)分析大量語言數(shù)據(jù)時(shí),計(jì)算機(jī)可以理解和解釋人類語言。機(jī)器學(xué)習(xí)允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)學(xué)習(xí)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn),而無需特殊編程。這使得計(jì)算機(jī)程序能夠獨(dú)立處理數(shù)據(jù)、提取信息和生成知識(shí)。

該系統(tǒng)自動(dòng)從EHR提取結(jié)構(gòu)化信息,如患者人口統(tǒng)計(jì)和臨床評(píng)估。它還識(shí)別臨床記錄中的非結(jié)構(gòu)化信息,包括患者的臨床狀況、癥狀、治療等。然后,將提取的信息與資格要求進(jìn)行匹配,以確定受試者是否適合特定的臨床試驗(yàn)。

據(jù)研究人員稱,該系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)組件還允許它從歷史注冊(cè)中學(xué)習(xí),以改進(jìn)其未來的建議。大部分分析都是由精心設(shè)計(jì)的AI算法來處理的,這些算法基本上是計(jì)算機(jī)通過執(zhí)行一系列指定的操作來解決問題的過程或公式。

高級(jí)臨床設(shè)置

此前,該系統(tǒng)在《美國(guó)醫(yī)學(xué)信息學(xué)協(xié)會(huì)雜志》2015年發(fā)表的一項(xiàng)回顧性研究中得到成功測(cè)試。目前,該研究在繁忙的急診室環(huán)境中對(duì)該解決方案進(jìn)行了前瞻性和實(shí)時(shí)性測(cè)試,臨床研究協(xié)調(diào)員招募患者進(jìn)行了六項(xiàng)涉及不同疾病的不同兒科臨床試驗(yàn)。

這項(xiàng)技術(shù)在現(xiàn)場(chǎng)臨床環(huán)境中的應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)科學(xué)家、應(yīng)用程序開發(fā)人員、信息服務(wù)技術(shù)人員、最終用戶和臨床醫(yī)生之間的重要協(xié)作。

“由于該機(jī)構(gòu)的協(xié)作環(huán)境,我們成功地將不同的專家組納入了設(shè)計(jì)該AI解決方案的集成過程中?!蹦哒f。

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