Важность прогнозного моделирования для клинических испытаний

Клинические испытания стоят дорого, но это важные процессы, поскольку современная медицина видит новые достижения в области лекарств. Клинические испытания — это процесс исследования заболеваний, который помогает фармацевтическим компаниям узнать больше о том, как действуют лекарства и какие побочные эффекты они могут вызывать, прежде чем приступать к испытаниям на людях. Клиническое исследование проводится как группа клинических исследований, целью которых является получение ответов на конкретные вопросы о безопасности или эффективности исследуемого препарата.

Аналитика играет большую роль в моделировании клинических испытаний, и прогностическая аналитика является одним из таких методов, который используется клиническими исследователями. Прогностические модели становятся все более ценным инструментом для практики персонализированной, ориентированной на пациента медицины, предоставляя как пациентам, так и их лечащим врачам индивидуализированную информацию о прогнозе или ответе на терапию.

Важность прогностических моделей

Сейчас все больше и больше компаний используют большие данные, предиктивную аналитику и технологии прогнозного моделирования для улучшения процесса принятия решений. Эти модели находят закономерности в исторических данных клинических испытаний и последних достижениях в разработке лекарств, чтобы найти подходящего пациента для испытания. Прогнозные модели в первую очередь фиксируют отношения между многими факторами для оценки рисков.

Прогнозное моделирование — это широко используемое в клинических испытаниях приложение прогнозной аналитики, которое можно применять для извлечения полезной информации из наборов данных клинических испытаний, тенденций и ассоциаций в больших наборах данных клинических испытаний с множеством переменных для лучшего принятия решений, что в конечном итоге приводит к более точным результатам клинических исследований. . Предиктивная аналитика — это инструмент клинических исследований, который можно использовать для повышения успешности клинических испытаний. Предиктивная аналитика применяется в клинических исследованиях для повышения успешности клинических исследований.

Как индустрия здравоохранения использует прогнозное моделирование?

Прогнозные модели используют множество методов, начиная от интеллектуального анализа данных и заканчивая машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI). Эти модели находят закономерности в исторических данных клинических испытаний и последних достижениях в разработке лекарств, чтобы найти подходящего пациента для испытания. Прогнозные модели в первую очередь фиксируют отношения между многими факторами для оценки рисков. Это делает эту область анализа данных подходящей для решения самых серьезных проблем, с которыми исследователи сталкиваются в клинических испытаниях.

Резюме

Аналитики клинических исследований могут также использовать прогностическую аналитику, чтобы предсказать, какие пациенты будут положительно или плохо реагировать на лечение, основываясь на их генетическом составе, истории болезни и другой информации. Большие данные также позволяют проводить более сложные испытания, допуская итеративные изменения параметров на основе результатов в реальном времени. Это только верхушка айсберга: эти технологии улучшают практически каждый аспект процесса клинических испытаний, от регистрации и планирования до сбора данных, управления данными и всестороннего анализа данных.