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L'importance de la modélisation prédictive pour les essais cliniques

14 novembre 2021 - Parul Saini, équipe Webmedy


Les essais cliniques coûtent cher, mais ce sont des processus essentiels car la médecine moderne voit de nouveaux progrès en matière de médicaments. Les essais cliniques sont le processus de recherche sur les maladies qui aide les sociétés pharmaceutiques à en savoir plus sur le fonctionnement des médicaments et les effets secondaires qu'ils peuvent provoquer avant de commencer les tests sur l'homme. Un essai clinique est mené comme un groupe d'études cliniques conçues pour répondre à des questions précises sur l'innocuité ou l'efficacité d'un médicament expérimental.

L'analyse joue un rôle important dans la modélisation des essais cliniques et l'analyse prédictive est l'une de ces techniques qui a été adoptée par les chercheurs cliniques. Les modèles prédictifs sont un outil de plus en plus précieux pour pratiquer une médecine personnalisée et centrée sur le patient, fournissant aux patients et à leurs cliniciens des informations individualisées sur le pronostic ou la réponse au traitement.

Importance des modèles prédictifs

Aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises utilisent le Big Data, l'analyse prédictive et la technologie de modélisation prédictive pour améliorer leur prise de décision. Ces modèles trouvent des modèles dans les données historiques des essais cliniques et les dernières avancées en matière de conception de médicaments pour trouver un patient éligible pour un essai. Les modèles prédictifs capturent principalement les relations entre de nombreux facteurs pour évaluer les risques.

La modélisation prédictive est une application d'analyse prédictive largement utilisée pour les essais cliniques qui peut être appliquée pour extraire des informations utiles à partir d'ensembles de données d'essais cliniques, de tendances et d'associations dans de grands ensembles de données d'essais cliniques avec de nombreuses variables pour une meilleure prise de décision - conduisant finalement à des résultats de recherche clinique plus précis . L'analyse prédictive est un outil de recherche clinique qui peut être utilisé pour améliorer le taux de réussite des essais cliniques. L'analyse prédictive est appliquée dans la recherche clinique pour améliorer le taux de réussite des études cliniques.

Comment l'industrie de la santé tire-t-elle parti de la modélisation prédictive ?

Les modèles prédictifs utilisent de nombreuses techniques allant de l'exploration de données à l'apprentissage automatique (ML) et à l'intelligence artificielle (IA). Ces modèles trouvent des modèles dans les données historiques des essais cliniques et les dernières avancées en matière de conception de médicaments pour trouver un patient éligible pour un essai. Les modèles prédictifs capturent principalement les relations entre de nombreux facteurs pour évaluer les risques. Cela rend cette branche de l'analyse de données bien adaptée pour relever les défis les plus profonds auxquels les chercheurs sont confrontés dans les essais cliniques.

  • Inscription des patients

    Les modèles prédictifs extraient des informations utiles du dossier médical d'un patient et les comparent aux essais en cours pour suggérer des études correspondantes. En extrayant des informations des DSE et des bases de données d'images médicales, les éditeurs de logiciels indépendants (ISV) peuvent aider les chercheurs à faire de meilleures prédictions sur l'éligibilité des patients, leur offrant ainsi une solution robuste à leurs problèmes d'inscription de patients.

  • Prédire les résultats des essais cliniques

    L'analyse prédictive est utilisée pour prédire quels patients répondront favorablement ou mal à un traitement en fonction de leur constitution génétique, de leur âge, de leurs antécédents médicaux et d'autres informations. Les analystes de recherche clinique peuvent également utiliser l'analyse prédictive pour détecter les événements indésirables au cours des essais cliniques en analysant des sources de preuves réelles telles que les DSE et les données sur les réclamations, en plus des études cliniques. Cela peut être fait grâce à des modèles d'analyse prédictive qui examinent les événements cliniques potentiels susceptibles d'affecter ou d'influencer les essais cliniques, tels que l'hospitalisation ou le décès.

  • Prédiction des interactions médicamenteuses

    Évaluer les interactions entre les médicaments utilisés pour traiter différentes maladies ou troubles. La modélisation prédictive / d'apprentissage automatique peut être utilisée pour extraire des informations sur les événements indésirables qui pourraient survenir lorsque deux médicaments ou plus sont administrés ensemble. Il peut également aider à identifier les interactions à faible risque grâce à l'analyse des données cliniques disponibles et dans les études cliniques sur le silicium.

  • Prédire les effets secondaires des médicaments

    Les chercheurs en essais cliniques peuvent utiliser les données de recherche clinique et l'analyse prédictive pour prédire quels patients seront les plus susceptibles de ressentir certains effets secondaires.

Sommaire

Les analystes de recherche clinique peuvent également utiliser l'analyse prédictive pour prédire quels patients répondront favorablement ou mal à un traitement en fonction de leur constitution génétique, de leurs antécédents médicaux et d'autres informations. Le Big Data permet également des essais plus complexes en permettant des modifications itératives des paramètres en fonction des résultats en temps réel. Ce n'est que la pointe de l'iceberg, ces technologies améliorant pratiquement tous les aspects du processus d'essais cliniques, du recrutement et de la planification à la collecte de données, la gestion des données et l'analyse complète des données.

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