14 November 2021 - Parul Saini, Tim Webmedy
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.
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.
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.
Model prediktif mengekstrak informasi yang berguna dari rekam medis pasien dan membandingkannya dengan uji coba yang sedang berlangsung untuk menyarankan studi yang cocok. Dengan mengekstraksi informasi dari EHR dan database citra medis, vendor perangkat lunak independen (ISV) dapat membantu peneliti membuat prediksi yang lebih baik tentang kelayakan pasien, memberi mereka solusi yang kuat untuk masalah pendaftaran pasien mereka.
Analitik prediktif digunakan untuk memprediksi pasien mana yang akan merespons pengobatan dengan baik atau buruk berdasarkan susunan genetik, usia, riwayat medis, dan informasi lainnya. Analis riset klinis juga dapat menggunakan analitik prediktif untuk mendeteksi efek samping selama uji klinis dengan menganalisis sumber bukti dunia nyata seperti EHR dan data klaim, selain studi klinis. Hal ini dapat dilakukan melalui model analitik prediktif yang memeriksa peristiwa klinis potensial yang dapat memengaruhi atau memengaruhi uji klinis, seperti rawat inap atau kematian.
Menilai interaksi antara obat yang digunakan untuk mengobati berbagai penyakit atau gangguan. Pemodelan prediktif/pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan tentang efek samping yang dapat terjadi ketika dua atau lebih obat diberikan secara bersamaan. Ini juga dapat membantu mengidentifikasi interaksi berisiko rendah melalui analisis data klinis yang tersedia dan dalam studi klinis silikon.
Peneliti uji klinis dapat menggunakan data penelitian klinis dan analitik prediktif untuk memprediksi pasien mana yang paling mungkin mengalami efek samping tertentu.
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.
11 September 2021
18 September 2023
10 Februari 2023
26 Agustus 2022
7 April 2022
29 Maret 2022
24 Maret 2022
Tetap terinformasi.
Dapatkan akses ke liputan industri pemenang penghargaan, termasuk berita terbaru, studi kasus, dan saran pakar.
Sukses dalam Teknologi adalah tentang tetap Terinformasi!
Berlangganan ke Saluran Youtube Webmedy untuk Video Terbaru
Menyumbangkan
Donasi murah hati Anda membuat perbedaan besar!
Pilihan Produk Kami
Sederhanakan pengalaman berbelanja Anda dengan produk-produk berperingkat teratas yang direkomendasikan oleh para ahli.
Pilihan Produk Kami
Sederhanakan pengalaman berbelanja Anda dengan produk-produk berperingkat teratas yang direkomendasikan oleh para ahli.
Pilihan Produk Kami
Sederhanakan pengalaman berbelanja Anda dengan produk-produk berperingkat teratas yang direkomendasikan oleh para ahli.
Tetap terinformasi.
Dapatkan akses ke liputan industri pemenang penghargaan, termasuk berita terbaru, studi kasus, dan saran pakar.
Sukses dalam Teknologi adalah tentang tetap Terinformasi!
Berlangganan ke Saluran Youtube Webmedy untuk Video Terbaru
Menyumbangkan
Donasi murah hati Anda membuat perbedaan besar!
Loading...
Wakening Wholesome Wellness™
Berlangganan ke Saluran Youtube Webmedy untuk Video Terbaru