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预测建模对临床试验的重要性

2021 年 11 月 14 日 - Parul Saini,Webmedy 团队


临床试验很昂贵,但随着现代医学看到新药的进步,这些都是必不可少的过程。临床试验是疾病研究的过程,可帮助制药公司在开始人体试验之前更多地了解药物的功能以及它们可能引起的副作用。临床试验是作为一组临床研究进行的,旨在回答有关研究药物的安全性或有效性的特定问题。

分析在临床试验建模中发挥着重要作用,而预测分析是临床研究人员所采用的一种技术。预测模型是一种在实践个性化、以患者为中心的医学方面价值不断增加的工具,可为患者及其临床医生提供有关预后或治疗反应的个性化信息。

预测模型的重要性

现在越来越多的公司正在使用大数据、预测分析和预测建模技术来增强他们的决策制定。这些模型在历史临床试验数据和药物设计的最新进展中找到模式,以找到符合条件的患者进行试验。预测模型主要捕捉许多因素之间的关系以评估风险。

预测建模是一种广泛使用的预测分析临床试验应用程序,可用于从临床试验数据集、趋势和大型临床试验数据集中的关联中提取有用信息,其中包含许多变量,以便更好地做出决策——最终导致更准确的临床研究结果.预测分析是一种临床研究工具,可用于提高临床试验的成功率。预测分析正被应用于临床研究,以提高临床研究的成功率。

医疗保健行业如何利用预测建模?

预测模型使用许多技术,从数据挖掘到机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)。这些模型在历史临床试验数据和药物设计的最新进展中找到模式,以找到符合条件的患者进行试验。预测模型主要捕捉许多因素之间的关系以评估风险。它使这一数据分析分支非常适合解决研究人员在临床试验中面临的最深刻挑战。

  • 患者登记

    预测模型从患者的医疗记录中提取有用信息,并将其与正在进行的试验进行比较,以提出匹配研究。通过从 EHR 和医学图像数据库中提取信息,独立软件供应商 (ISV) 可以帮助研究人员更好地预测患者的资格,为他们的患者登记问题提供强大的解决方案。

  • 预测临床试验结果

    预测分析被用于根据患者的基因构成、年龄、病史和其他信息预测哪些患者对治疗的反应良好或不良。除了临床研究之外,临床研究分析师还可以通过分析 EHR 和索赔数据等真实世界的证据来源,使用预测分析来检测临床试验期间的不良事件。这可以通过预测分析模型来完成,该模型检查可能影响或影响临床试验的潜在临床事件,例如住院或死亡。

  • 药物相互作用预测

    评估用于治疗不同疾病或病症的药物之间的相互作用。预测/机器学习建模可用于提取两种或多种药物一起服用时可能发生的不良事件的洞察力。它还可以通过分析可用的临床数据和硅临床研究来帮助识别风险较低的相互作用。

  • 预测药物的副作用

    临床试验研究人员可以使用临床研究数据和预测分析来预测哪些患者最有可能出现某些副作用。

概括

临床研究分析师还可以使用预测分析来预测哪些患者会根据他们的基因构成年龄病史和其他信息对治疗反应良好或不良。大数据还允许根据实时结果对参数进行迭代更改,从而进行更复杂的试验。这只是冰山一角,这些技术几乎改善了临床试验过程的各个方面,从登记和计划到数据收集、数据管理和综合数据分析。

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