臨床試驗的未來—釋放人工智慧徹底改變醫療保健研究的潛力

新藥和醫療的需求比以往任何時候都更大。 然而，藥物開發是一個複雜且耗時的過程。 儘管 COVID-19 疫苗的開發速度快如閃電，但將新藥推向市場通常需要 10 至 12 年的時間，臨床試驗階段平均需要 5 至 7 年。

即使進入試驗階段也不能保證該藥物能夠獲得美國食品和藥物管理局(FDA) 的批准，因為絕大多數研發工作都未能生產出具有市場價值的產品，並且只有12% 的此類藥物獲得FDA批准。

因此，為了開發突破性藥物，製藥公司需要利用人工智慧功能，可靠地提高 FDA 批准率，同時確保藥物的有效性和安全性。

讓我們更了解在臨床試驗中使用人工智慧的各種用例、好處和限制。

了解人工智慧在臨床試驗中的作用

醫療保健領域的人工智慧 (AI) 在整個行業中變得越來越普遍。 根據 Statista 的數據，2021 年全球醫療保健人工智慧市場價值約為 110 億美元，預計到 2030 年將達到 1,880 億美元，2022 年至 2030 年複合年增長率為 37%。

人工智慧將成為藥物開發中最具顛覆性的技術，實現自動化、解鎖進階分析並提高臨床試驗各階段的速度。

當今的臨床試驗價值鏈是由氣候壓力、地緣政治不確定性和 COVID-19 大流行等宏觀趨勢決定的。 此外，對個人化治療的需求不斷增長以及適應性設計的進步使得臨床試驗比以往更加複雜。 人工智慧為臨床試驗過程的各個方面提供了優化機會，包括數據分析、模式識別和潛在問題的早期識別。

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人工智慧在臨床試驗中的用例

人工智慧在臨床試驗中提供了各種有價值的用例，重新定義了醫療保健產業的研究和開發流程的方式。 在臨床試驗中使用人工智慧可以徹底改變整個藥物開發過程，實現更有效率的數據管理、改進的決策以及臨床試驗價值鏈的整體成功。

以下是人工智慧在臨床試驗中最重要的一些用例：

自動化文件審查

臨床試驗中的人工智慧有助於審查和分析監管文件，例如研究性新藥 (IND) 申請。 它有助於識別錯誤、不一致或缺失訊息，確保符合監管標準並加快提交流程。

優化協議設計

人工智慧在臨床試驗中的使用從最初階段開始，它改變了研究方案的設計方式。 透過分析歷史數據，技術建議改進方案、定義終點並推薦患者招募標準，以實現更有效率、科學穩健的試驗。

病患招募

臨床試驗中的人工智慧會分析患者數據、電子健康記錄 (EHR) 和醫學文獻，以將符合條件的患者與特定試驗標準進行配對。 在選擇臨床試驗患者時，人工智慧會評估各種因素，包括地理位置、患者人口統計和站點表現歷史。 這加快了患者招募速度並確保了更精確的選擇過程。

即時安全監控

人工智慧持續監控臨床試驗數據的安全訊號和不良事件。 透過即時分析患者數據，人工智慧可以及時識別潛在的安全問題，從而立即採取行動保護患者安全並確保監管合規。

數位孿生模型

人工智慧在臨床試驗中最具突破性的應用之一是數位雙胞胎的想法。 臨床試驗中的人工智慧可以根據患者的遺傳、病史和持續的健康數據來創建患者的虛擬複製品。 這些虛擬複製品充當模擬和預測結果的動態模型，開創了醫療保健真正安全、有效和個人化的新時代。

治療反應預測

由於人工智慧可以根據患者特徵和生物標記開發預測模型，因此它可以幫助研究人員評估特定患者對各種幹預措施的反應，優化治療效率並降低風險。 這種方法有可能改變個人化醫療，在早期發現潛在問題，並根據每位患者的獨特情況制定治療方案。

在臨床試驗中使用人工智慧的好處

使用人工智慧進行臨床試驗具有多種優勢，有助於提高藥物開發過程的準確性、效率、安全性、速度和整體成功率。 以下提到的是人工智慧在臨床試驗中的諸多好處中的一些。

更快的上市時間

人工智慧在臨床試驗中最明顯的好處之一是以驚人的速度和精度自動化勞動密集和耗時的任務。 例如，人工智慧可以快速分析大量的數據集，將患者與臨床試驗標準相匹配，並處理複雜的科學數據，而這些任務是人類研究人員需要更長的時間才能完成。 因此，研發團隊可以加快藥物開發過程，更快為患者提供潛在的治療方法。

成本效益

透過自動化各種研發流程，人工智慧可以減少對大量體力勞動和重複性任務的需求。 這可以節省勞動力、資源和營運費用方面的成本。 此外，人工智慧可以識別和防止臨床試驗中的低效率，降低昂貴的方案修改的風險，並確保更有效地分配資源。

監理合規性

臨床試驗人工智慧還可以透過為臨床試驗數據和流程提供即時監控、記錄和審計追蹤來幫助維持對監管標準的遵守。 它確保研發團隊始終符合監管要求，最大限度地降低代價高昂的延誤或醫療保健合規問題的風險。

數據分析與管理

臨床試驗中產生的大量數據可能令人難以承受。 人工智慧可以快速分析和組織大量數據，並識別人類研究人員需要更長時間才能發現或有時可能忽略的模式。 臨床數據管理中的人工智慧幫助研發團隊快速存取組織好的數據，從而節省了手動數據管理的時間並降低了數據錯誤的風險。

個人化醫療

每個患者都有獨特的需求和複雜性，這使得測試治療效果具有挑戰性。 人工智慧可以在根據遺傳特徵和生活方式等因素確定最有可能從特定藥物中受益的特定患者群體中發揮關鍵作用，從而使個人化醫療成為現實。

改善患者治療效果

人工智慧在臨床試驗中的應用還可以透過識別生物標記、預測治療反應和優化試驗方案來幫助為患者量身定制治療方案。 這種以患者為中心的方法提高了試驗參與者獲得成功結果的可能性。 患者接受的治療更有可能對其特定情況有效，從而獲得更好的臨床反應和生活品質。

人工智慧對臨床試驗的這些好處使得針對多種疾病的新藥開發更加有效和準確。

在臨床試驗中使用人工智慧的主要局限性

雖然使用臨床人工智慧解決方案有許多好處，但也存在一些必須解決的限制，以充分發揮其潛力。 讓我們來看看阻礙人工智慧在臨床研究中成功實施的一些最常見的挑戰。

缺乏高品質數據

醫療保健領域的人工智慧依靠高品質的數據來識別模式並做出正確的決策。 如果數據不一致、不完整或有偏差，人工智慧將無法做出準確的預測，從而導致流程效率低下，可能會為藥物提供保險，並無法尋求 FDA 的批准。

為了克服這項挑戰，我們必須優先考慮資料品質保證措施，包括資料清理、標準化和偏差緩解。

資料隱私和安全問題

確保患者資料的隱私和安全是另一個重大挑戰。 醫療保健和製藥行業每天處理大量敏感數據，構成未經授權的存取和資料外洩的威脅。

因此，在利用人工智慧進行臨床試驗服務時，我們必須採取主動措施，確保病患資料安全、隱私不會被洩露。

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監管和道德考慮

人工智慧在臨床試驗中的使用引發了有關病人安全和決策責任的問題，因為該技術模糊了傳統角色並需要明確的責任分配。

我們必須確保他們遵守法規並遵循道德標準，確保試驗參與者的安全和福祉。

臨床試驗中的人工智慧範例

臨床試驗中有幾個人工智慧的真實例子，可以改善患者護理和藥物開發過程的各個方面：

英科醫療

Insilico Medicine的INS018_055是人工智慧在臨床試驗中的最佳範例之一。 目前，該藥物已進入治療特發性肺纖維化的第二階段試驗，特發性肺纖維化是一種導致肺部疤痕並造成呼吸問題的慢性疾病。 總部位於香港的 Insilico Medicine 使用新一代人工智慧系統連接化學、生物學和臨床試驗分析，成功開發了 INS018_055。

雖然還有其他人工智慧設計的藥物，但 INS018_055 是第一個同時具有人工智慧發現的新穎標靶和人工智慧生成的新穎設計的藥物。 Insilico Medicine 還有兩種處於臨床階段的藥物，部分由人工智慧產生。 其中一種目前正在進行 COVID-19 的一期臨床試驗，而另一種旨在治療實體瘤，最近已獲得 FDA 批准開始臨床試驗。

坦帕斯

Tempus 透過將人工智慧應用於臨床試驗和醫療保健，從其廣泛的臨床和分子資料庫中獲取見解，使精準醫療成為現實。 Tempus 使用人工智慧來簡化臨床試驗招募和管理。 該公司分析電子健康記錄和其他患者數據，以確定合適的試驗候選者並監控試驗進度，從而實現更有效率、更具成本效益的試驗。

遞迴製藥

Recursion Pharmaceuticals 是一家臨床階段的 TechBio 公司，利用人工智慧、機器學習和電腦視覺來開發藥物發現平台，並透過分析細胞圖像來識別潛在的候選藥物。 這種方法加速了藥物發現過程，使公司能夠研究多種化合物及其對疾病的影響。

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臨床試驗中人工智慧的未來

人工智慧在臨床研究中的未來充滿希望，因為該技術似乎正在以驚人的速度發展，徹底改變臨床試驗價值鏈的每個階段。

從優化試驗方案和患者招募到加強數據分析和安全監測，人工智慧在加速藥物發現和開發方面發揮越來越重要的作用。 憑藉人工智慧推動精準醫療、識別新療法和模擬試驗策略的能力，它有望加快上市時間、降低成本以及更有效、個人化的治療。

隨著技術的不斷發展，它很可能有助於更有效率、更合乎道德、更成功的臨床試驗，使患者和整個醫療保健產業受益。

雖然人工智慧在臨床試驗中的應用仍有安全性和有效性的擔憂，但希望未來人工智慧將在藥物開發過程中承擔更多責任，以確保速度、準確性和效率。

業界的人們應該將其作為一種有價值的工具，同時保持創新和病人安全之間的平衡，以確保以合乎道德和負責任的方式使用人工智慧，造福所有人。

透過 Appinventiv 利用人工智慧進行臨床試驗

在快速發展的醫療保健領域，在臨床試驗中利用人工智慧的力量不再是一種選擇，而是一種必然。 Appinventiv 可以成為您值得信賴的技術合作夥伴，致力於成為您醫療保健數位轉型之旅的指路明燈。

作為一家著名的人工智慧開發公司，我們在協助醫療、製藥和生物技術公司最大限度地發揮人工智慧在臨床試驗和醫療保健其他階段的影響方面擁有豐富的經驗和專業知識。

例如，我們為 YouCOMM 開發了創新的行動醫療解決方案，透過為患者提供即時醫療幫助、提高患者與護理人員的溝通效率，重新定義了院內患者溝通。

我們為另一位客戶 Soniphi 建立了第一個基於共振頻率的個人健康系統。 該系統幫助該公司將人類生物聲學科學引入行動設備，同時使全球數百萬用戶能夠見證聲紋與人體生理、個性、結構和功能之間的協同作用。

我們在提供醫療保健軟體開發服務方面的專業知識也可以透過我們的專案 – Health-eApp 得到證明。 在這個平台上，使用者可以儲存和監控所有醫療應用程式、追蹤設備數據、尋找護理人員並與人們聯繫，從而使廣泛的醫療保健世界成為一個社區。

我們為各種醫療保健品牌提供人工智慧開發服務的良好記錄充分說明了我們在提供客製化臨床人工智慧解決方案方面的能力。

透過與我們合作，您不僅可以利用尖端技術的潛力，還可以從由 1200 多名軟體開發專家組成的專業團隊中受益，他們了解臨床試驗領域的獨特挑戰和機會。

因此，透過 Appinventiv 擁抱人工智慧在臨床試驗中的未來，並開始更有效率、合乎道德、準確和安全的藥物開發流程，這將最有可能贏得 FDA 的信任並獲得批准。

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常見問題解答

Q：人工智慧如何幫助臨床試驗？

答：人工智慧可以透過優化患者招募、預測治療效果、自動化數據分析和加強安全監控來幫助臨床試驗。 此外，它還可以加速試驗流程、降低成本、提高數據質量，並帶來更有效率、個人化和成功的臨床試驗。

例如，人工智慧可以快速分析大量患者數據並識別模式，否則手動完成這些數據將非常耗時且難以檢測。 此外，人工智慧還可以即時監控患者，幫助研究人員追蹤他們的進展並立即檢測潛在的副作用。

Q：臨床試驗中人工智慧的例子有哪些？

答：人工智慧在臨床試驗中最常見的一些應用和例子包括患者招募和資格匹配、試驗設計的預測分析、即時安全監控、監管合規性的自動文件審查以及臨床數據管理和臨床試驗中的人工智能。分析。 人工智慧也用於方案優化、治療反應預測和生物標記發現，使臨床試驗更有效率、準確、安全和具有成本效益。

Q：人工智慧在臨床試驗中的未來是什麼？

A.人工智慧在臨床試驗中的前景廣闊，到2027 年，全球人工智慧在臨床試驗市場的價值預計將達到48 億美元。隨著技術的不斷發展，它更有可能在藥物開發和臨床方面承擔更多責任審判景觀。

臨床試驗人工智慧有望簡化試驗設計、加強患者招募、改善數據分析並有助於開發更個人化和有效的治療方法，並有望加速藥物發現並降低成本。

總而言之，臨床研究中的人工智慧將透過使流程更加高效、合乎道德、準確和成功，在塑造醫療保健的未來方面發揮關鍵作用。