Loading...

Подписывайся Подписывайся Подписывайся

Важность прогнозного моделирования для клинических испытаний

14 ноября 2021 г. - Парул Шайни, команда Webmedy


Клинические испытания стоят дорого, но это важные процессы, поскольку современная медицина видит новые достижения в области лекарств. Клинические испытания — это процесс исследования заболеваний, который помогает фармацевтическим компаниям узнать больше о том, как действуют лекарства и какие побочные эффекты они могут вызывать, прежде чем приступать к испытаниям на людях. Клиническое исследование проводится как группа клинических исследований, целью которых является получение ответов на конкретные вопросы о безопасности или эффективности исследуемого препарата.

Аналитика играет большую роль в моделировании клинических испытаний, и прогностическая аналитика является одним из таких методов, который используется клиническими исследователями. Прогностические модели становятся все более ценным инструментом для практики персонализированной, ориентированной на пациента медицины, предоставляя как пациентам, так и их лечащим врачам индивидуализированную информацию о прогнозе или ответе на терапию.

Важность прогностических моделей

Сейчас все больше и больше компаний используют большие данные, предиктивную аналитику и технологии прогнозного моделирования для улучшения процесса принятия решений. Эти модели находят закономерности в исторических данных клинических испытаний и последних достижениях в разработке лекарств, чтобы найти подходящего пациента для испытания. Прогнозные модели в первую очередь фиксируют отношения между многими факторами для оценки рисков.

Прогнозное моделирование — это широко используемое в клинических испытаниях приложение прогнозной аналитики, которое можно применять для извлечения полезной информации из наборов данных клинических испытаний, тенденций и ассоциаций в больших наборах данных клинических испытаний с множеством переменных для лучшего принятия решений, что в конечном итоге приводит к более точным результатам клинических исследований. . Предиктивная аналитика — это инструмент клинических исследований, который можно использовать для повышения успешности клинических испытаний. Предиктивная аналитика применяется в клинических исследованиях для повышения успешности клинических исследований.

Как индустрия здравоохранения использует прогнозное моделирование?

Прогнозные модели используют множество методов, начиная от интеллектуального анализа данных и заканчивая машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI). Эти модели находят закономерности в исторических данных клинических испытаний и последних достижениях в разработке лекарств, чтобы найти подходящего пациента для испытания. Прогнозные модели в первую очередь фиксируют отношения между многими факторами для оценки рисков. Это делает эту область анализа данных подходящей для решения самых серьезных проблем, с которыми исследователи сталкиваются в клинических испытаниях.

  • Регистрация пациентов

    Прогнозирующие модели извлекают полезную информацию из медицинской карты пациента и сравнивают ее с текущими испытаниями, чтобы предложить соответствующие исследования. Извлекая информацию из электронных медицинских карт и баз данных медицинских изображений, независимые поставщики программного обеспечения (ISV) могут помочь исследователям делать более точные прогнозы о соответствии требованиям пациентов, предоставляя им надежное решение проблем с регистрацией пациентов.

  • Прогнозировать результаты клинических испытаний

    Предиктивная аналитика используется, чтобы предсказать, какие пациенты будут положительно или плохо реагировать на лечение, исходя из их генетической структуры, возраста, истории болезни и другой информации. Аналитики клинических исследований могут также использовать прогностическую аналитику для выявления нежелательных явлений во время клинических испытаний, анализируя в дополнение к клиническим исследованиям реальные источники данных, такие как электронные медицинские карты и данные о претензиях. Это можно сделать с помощью моделей предиктивной аналитики, которые изучают потенциальные клинические события, которые могут повлиять или повлиять на клинические испытания, такие как госпитализация или смерть.

  • Прогнозирование лекарственного взаимодействия

    Оценка взаимодействия между препаратами, используемыми для лечения различных заболеваний или расстройств. Моделирование с прогнозированием/машинным обучением можно использовать для получения информации о побочных эффектах, которые могут возникнуть при совместном приеме двух или более препаратов. Это также может помочь выявить взаимодействия с более низким риском посредством анализа доступных клинических данных и клинических исследований кремния.

  • Прогнозировать побочные эффекты лекарств

    Исследователи клинических испытаний могут использовать данные клинических исследований и прогностическую аналитику, чтобы предсказать, у каких пациентов с наибольшей вероятностью возникнут определенные побочные эффекты.

Резюме

Аналитики клинических исследований могут также использовать прогностическую аналитику, чтобы предсказать, какие пациенты будут положительно или плохо реагировать на лечение, основываясь на их генетическом составе, истории болезни и другой информации. Большие данные также позволяют проводить более сложные испытания, допуская итеративные изменения параметров на основе результатов в реальном времени. Это только верхушка айсберга: эти технологии улучшают практически каждый аспект процесса клинических испытаний, от регистрации и планирования до сбора данных, управления данными и всестороннего анализа данных.

В курсе.


Получите доступ к отмеченным наградами отраслевым материалам, включая последние новости, тематические исследования и советы экспертов.

Успех в технологиях заключается в том, чтобы оставаться в курсе!

следите за нами на социальных платформах


Похожие сообщения


Категории


13 Сообщения

Последнее обновление 23 августа 2022 г.

47 Сообщения

Последнее обновление 30 марта 2022 г.

33 Сообщения

Последнее обновление 20 марта 2022 г.

60 Сообщения

Последнее обновление 7 июля 2022 г.

5 Сообщения

Последнее обновление 10 августа 2022 г.

3 Сообщения

Последнее обновление 16 августа 2022 г.

Популярные сообщения


В курсе.


Получите доступ к отмеченным наградами отраслевым материалам, включая последние новости, тематические исследования и советы экспертов.

Успех в технологиях заключается в том, чтобы оставаться в курсе!

Подписывайся Подписывайся Подписывайся

следите за нами на социальных платформах


следите за нами на социальных платформах


© 2022 Ardinia Systems Pvt Ltd. Все права защищены.
Раскрытие информации: эта страница содержит партнерские ссылки, что означает, что мы получаем комиссию, если вы решите совершить покупку по ссылкам бесплатно для вас.
Политика конфиденциальности
Webmedy — продукт компании Ardinia Systems.