Pentingnya Pemodelan Prediktif untuk Uji Klinis

Uji Klinis mahal, tetapi ini adalah proses penting karena pengobatan modern melihat kemajuan obat baru. Uji klinis adalah proses penelitian penyakit yang membantu perusahaan farmasi mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana obat berfungsi dan efek samping apa yang mungkin ditimbulkannya sebelum memulai pengujian pada manusia. Uji klinis dilakukan sebagai kelompok studi klinis yang dirancang untuk menjawab pertanyaan spesifik tentang keamanan atau efektivitas obat yang diteliti.

Analitik memainkan peran besar dalam memodelkan uji klinis dan analitik prediktif adalah salah satu teknik yang telah dianut oleh peneliti klinis. Model prediktif adalah alat untuk meningkatkan nilai untuk mempraktikkan pengobatan yang dipersonalisasi dan berpusat pada pasien, memberikan pasien dan dokter mereka informasi individual tentang prognosis atau respons terhadap terapi.

Pentingnya Model Prediktif

Sekarang semakin banyak perusahaan yang menggunakan Big Data, Predictive Analytics, dan teknologi pemodelan prediktif untuk meningkatkan pengambilan keputusan mereka. Model ini menemukan pola dalam data uji klinis historis dan kemajuan terbaru dalam desain obat untuk menemukan pasien yang memenuhi syarat untuk uji coba. Model prediktif terutama menangkap hubungan di antara banyak faktor untuk menilai risiko.

Pemodelan prediktif adalah aplikasi uji klinis analitik prediktif yang banyak digunakan yang dapat diterapkan untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari kumpulan data uji klinis, tren, dan asosiasi dalam kumpulan data uji klinis besar dengan banyak variabel untuk pengambilan keputusan yang lebih baik – yang pada akhirnya mengarah pada hasil penelitian klinis yang lebih akurat . Analitik prediktif adalah alat penelitian klinis yang dapat digunakan untuk meningkatkan tingkat keberhasilan uji klinis. Analitik prediktif sedang diterapkan dalam penelitian klinis untuk meningkatkan tingkat keberhasilan studi klinis.

Bagaimana Industri Kesehatan Memanfaatkan Pemodelan Prediktif?

Model prediktif menggunakan banyak teknik mulai dari Data Mining hingga Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Model ini menemukan pola dalam data uji klinis historis dan kemajuan terbaru dalam desain obat untuk menemukan pasien yang memenuhi syarat untuk uji coba. Model prediktif terutama menangkap hubungan di antara banyak faktor untuk menilai risiko. Itu membuat cabang analitik data ini sangat cocok untuk mengatasi tantangan paling mendalam yang dihadapi para peneliti dalam uji klinis.

Ringkasan

Analis penelitian klinis juga dapat menggunakan analitik prediktif untuk memprediksi pasien mana yang akan merespons pengobatan dengan baik atau buruk berdasarkan riwayat medis usia susunan genetik mereka dan informasi lainnya. Big Data juga memungkinkan uji coba yang lebih kompleks dengan mengizinkan perubahan iteratif dalam parameter berdasarkan hasil waktu nyata. Ini hanyalah puncak gunung es, dengan teknologi ini meningkatkan hampir setiap aspek dari proses uji klinis, mulai dari pendaftaran dan perencanaan hingga pengumpulan data, pengelolaan data, dan analisis data yang komprehensif.