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Die Bedeutung der Vorhersagemodellierung für klinische Studien

14. November 2021 - Parul Saini, Webmedy-Team


Klinische Studien sind teuer, aber dies sind wesentliche Prozesse, da die moderne Medizin neue Arzneimittelentwicklungen erlebt. Klinische Studien sind der Prozess der Krankheitsforschung, der Pharmaunternehmen hilft, mehr darüber zu erfahren, wie Medikamente funktionieren und welche Nebenwirkungen sie verursachen können, bevor sie mit Tests am Menschen beginnen. Eine klinische Studie wird als eine Gruppe klinischer Studien durchgeführt, die darauf abzielen, spezifische Fragen zur Sicherheit oder Wirksamkeit eines Prüfpräparats zu beantworten.

Analytics spielt eine große Rolle bei der Modellierung klinischer Studien, und Predictive Analytics ist eine solche Technik, die von klinischen Forschern angenommen wird. Vorhersagemodelle sind ein Werkzeug von zunehmendem Wert für die Praxis einer personalisierten, patientenzentrierten Medizin, indem sie sowohl Patienten als auch ihren Ärzten individualisierte Informationen über die Prognose oder das Ansprechen auf die Therapie liefern.

Bedeutung von Vorhersagemodellen

Jetzt nutzen immer mehr Unternehmen Big Data, Predictive Analytics und Predictive Modeling-Technologien, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese Modelle finden Muster in historischen Daten klinischer Studien und die neuesten Fortschritte im Arzneimitteldesign, um einen geeigneten Patienten für eine Studie zu finden. Vorhersagemodelle erfassen hauptsächlich Beziehungen zwischen vielen Faktoren, um die Risiken zu bewerten.

Die prädiktive Modellierung ist eine weit verbreitete Anwendung der prädiktiven Analytik für klinische Studien, die angewendet werden kann, um nützliche Informationen aus Datensätzen klinischer Studien, Trends und Assoziationen in großen Datensätzen klinischer Studien mit vielen Variablen für eine bessere Entscheidungsfindung zu extrahieren – was letztendlich zu genaueren klinischen Forschungsergebnissen führt . Predictive Analytics ist ein klinisches Forschungsinstrument, mit dem die Erfolgsrate klinischer Studien verbessert werden kann. Predictive Analytics wird in der klinischen Forschung eingesetzt, um die Erfolgsrate klinischer Studien zu verbessern.

Wie nutzt die Gesundheitsbranche Predictive Modeling?

Vorhersagemodelle verwenden viele Techniken, die von Data Mining über maschinelles Lernen (ML) bis hin zu künstlicher Intelligenz (KI) reichen. Diese Modelle finden Muster in historischen Daten klinischer Studien und die neuesten Fortschritte im Arzneimitteldesign, um einen geeigneten Patienten für eine Studie zu finden. Vorhersagemodelle erfassen hauptsächlich Beziehungen zwischen vielen Faktoren, um die Risiken zu bewerten. Dadurch ist dieser Zweig der Datenanalyse gut geeignet, um die tiefgreifendsten Herausforderungen anzugehen, mit denen Forscher in klinischen Studien konfrontiert sind.

  • Patientenregistrierung

    Vorhersagemodelle extrahieren nützliche Informationen aus der Krankenakte eines Patienten und vergleichen sie mit den laufenden Studien, um passende Studien vorzuschlagen. Durch das Extrahieren von Informationen aus EHRs und medizinischen Bilddatenbanken können unabhängige Softwareanbieter (ISVs) Forschern helfen, bessere Vorhersagen über die Eignung von Patienten zu treffen, und ihnen eine robuste Lösung für ihre Probleme bei der Patientenregistrierung bieten.

  • Vorhersage der Ergebnisse klinischer Studien

    Predictive Analytics wird verwendet, um vorherzusagen, welche Patienten auf eine Behandlung positiv oder schlecht ansprechen werden, basierend auf ihrer genetischen Ausstattung, ihrem Alter, ihrer Krankengeschichte und anderen Informationen. Klinische Forschungsanalytiker können auch prädiktive Analysen verwenden, um unerwünschte Ereignisse während klinischer Studien zu erkennen, indem sie zusätzlich zu klinischen Studien reale Beweisquellen wie EHRs und Anspruchsdaten analysieren. Dies kann durch prädiktive Analysemodelle erfolgen, die potenzielle klinische Ereignisse untersuchen, die klinische Studien beeinflussen oder beeinflussen könnten, wie z. B. Krankenhausaufenthalt oder Tod.

  • Vorhersage von Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln

    Bewertung der Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln, die zur Behandlung verschiedener Krankheiten oder Störungen eingesetzt werden. Prädiktive/maschinelle Lernmodelle können verwendet werden, um Einblicke in die unerwünschten Ereignisse zu gewinnen, die auftreten können, wenn zwei oder mehr Medikamente zusammen verabreicht werden. Es kann auch dazu beitragen, Wechselwirkungen mit geringerem Risiko durch die Analyse verfügbarer klinischer Daten und in klinischen Studien mit Silizium zu identifizieren.

  • Nebenwirkungen von Medikamenten vorhersagen

    Forscher klinischer Studien können klinische Forschungsdaten und Vorhersageanalysen verwenden, um vorherzusagen, bei welchen Patienten bestimmte Nebenwirkungen am wahrscheinlichsten auftreten werden.

Zusammenfassung

Klinische Forschungsanalytiker können auch Vorhersageanalysen verwenden, um vorherzusagen, welche Patienten positiv oder schlecht auf eine Behandlung ansprechen werden, basierend auf ihrer genetischen Ausstattung, ihrem Alter, ihrer Krankengeschichte und anderen Informationen. Big Data ermöglicht auch komplexere Versuche, indem es iterative Änderungen von Parametern auf der Grundlage von Echtzeitergebnissen ermöglicht. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs, da diese Technologien praktisch jeden Aspekt des Prozesses klinischer Studien verbessern, von der Registrierung und Planung bis hin zur Datenerfassung, Datenverwaltung und umfassenden Datenanalyse.

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