नैदानिक परीक्षणों के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग का महत्व

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क्लिनिकल परीक्षण महंगे हैं, लेकिन ये आवश्यक प्रक्रियाएं हैं क्योंकि आधुनिक चिकित्सा नई दवाओं की प्रगति को देखती है। नैदानिक परीक्षण रोग अनुसंधान की प्रक्रिया है जो दवा कंपनियों को इस बारे में अधिक जानने में मदद करती है कि दवाएं कैसे काम करती हैं और मानव परीक्षण शुरू करने से पहले वे कौन से दुष्प्रभाव पैदा कर सकते हैं। नैदानिक परीक्षण नैदानिक अध्ययनों के एक समूह के रूप में आयोजित किया जाता है जो एक जांच दवा की सुरक्षा या प्रभावशीलता के बारे में विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

नैदानिक परीक्षणों के मॉडलिंग में एनालिटिक्स एक बड़ी भूमिका निभाता है और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण एक ऐसी तकनीक है जिसे नैदानिक शोधकर्ताओं ने अपनाया है। भविष्य कहनेवाला मॉडल व्यक्तिगत, रोगी-केंद्रित दवा का अभ्यास करने के लिए मूल्य बढ़ाने का एक उपकरण है, जो रोगियों और उनके चिकित्सकों दोनों को रोग का निदान या चिकित्सा की प्रतिक्रिया पर व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करता है।

भविष्य कहनेवाला मॉडल का महत्व

अब अधिक से अधिक कंपनियां अपने निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए बिग डेटा, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग तकनीक का उपयोग कर रही हैं। ये मॉडल परीक्षण के लिए पात्र रोगी को खोजने के लिए ऐतिहासिक नैदानिक परीक्षण डेटा और दवा डिजाइन में नवीनतम प्रगति में पैटर्न ढूंढते हैं। भविष्य कहनेवाला मॉडल मुख्य रूप से जोखिमों का आकलन करने के लिए कई कारकों के बीच संबंधों को पकड़ते हैं।

प्रेडिक्टिव मॉडलिंग प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला क्लिनिकल परीक्षण अनुप्रयोग है जिसे बेहतर निर्णय लेने के लिए कई चर के साथ बड़े नैदानिक परीक्षण डेटासेट में नैदानिक परीक्षण डेटासेट, प्रवृत्तियों और संघों से उपयोगी जानकारी निकालने के लिए लागू किया जा सकता है - अंततः अधिक सटीक नैदानिक अनुसंधान परिणामों के लिए अग्रणी . प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स एक नैदानिक अनुसंधान उपकरण है जिसका उपयोग नैदानिक परीक्षणों की सफलता दर में सुधार करने के लिए किया जा सकता है। नैदानिक अध्ययनों की सफलता दर में सुधार के लिए नैदानिक अनुसंधान में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण लागू किया जा रहा है।

हेल्थकेयर इंडस्ट्री किस तरह प्रेडिक्टिव मॉडलिंग का फायदा उठा रही है?

प्रेडिक्टिव मॉडल डेटा माइनिंग से लेकर मशीन लर्निंग (एमएल) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तक कई तकनीकों का इस्तेमाल करते हैं। ये मॉडल परीक्षण के लिए पात्र रोगी को खोजने के लिए ऐतिहासिक नैदानिक परीक्षण डेटा और दवा डिजाइन में नवीनतम प्रगति में पैटर्न ढूंढते हैं। भविष्य कहनेवाला मॉडल मुख्य रूप से जोखिमों का आकलन करने के लिए कई कारकों के बीच संबंधों को पकड़ते हैं। यह डेटा एनालिटिक्स की इस शाखा को नैदानिक परीक्षणों में शोधकर्ताओं के सामने आने वाली सबसे गहन चुनौतियों का समाधान करने के लिए उपयुक्त बनाता है।

सारांश

नैदानिक अनुसंधान विश्लेषक यह अनुमान लगाने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं कि कौन से रोगी अपने आनुवंशिक मेकअप आयु चिकित्सा इतिहास और अन्य जानकारी के आधार पर उपचार के लिए अनुकूल या खराब प्रतिक्रिया देंगे। बिग डेटा वास्तविक समय के परिणामों के आधार पर मापदंडों में पुनरावृत्त परिवर्तनों की अनुमति देकर अधिक जटिल परीक्षणों की अनुमति भी दे रहा है। यह केवल हिमशैल का सिरा है, इन तकनीकों के साथ नामांकन और योजना से लेकर डेटा संग्रह, डेटा प्रबंधन और व्यापक डेटा विश्लेषण तक, नैदानिक परीक्षण प्रक्रिया के लगभग हर पहलू में सुधार हुआ है।