今天分享的是:以自信和专注进行创新:通过利用新型工具和方法,提升设计、规划和试交付中的可预测性和质量
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这篇白皮书聚焦临床研究领域,阐述了借助新型工具与方法提升设计、规划和试交付可预测性及质量的关键路径,强调以自信和专注推动创新,以下是核心内容总结。
在临床研究中,风险难以避免,周密计划和管理是成功基础。如今,先进科技工具涌现,赞助商及其CRO合作伙伴能增强设计、规划和试验管理的成功与质量预测性。临床开发分析技术正从描述性向预测性,再向规范性演进,规范性分析超越预测,能建议具体行动实现预期结果,如根据患者情况推荐定制治疗方案降低不良事件风险。
临床试验生态系统中有多个创新领域,IQVIA采用新颖方法实现更精确的临床开发规划、设计和执行,降低全流程风险。临床开发规划需考虑广泛因素,早期决策可通过稳健算法、历史数据、人工智能和专业知识增强,其独特结合有助于优化临床开发规划,评估科学可行性、监管批准和商业潜力等因素。
将IQVIA医疗级AI融入临床前分析意义重大。传统研究开发计划制定手工操作耗时长且不准确,人工智能和机器学习集成结合数据分析与专业知识,使开发计划更严谨、高效和可定制。例如,相关解决方案让赞助商更清晰了解资产目标、适应症和患者群体,能预测药物反应、评估临床现状和未满足需求、鉴定新靶点和通路🔶1-53🔶。
协议优化方面,方案数字化是显著进展,类似音乐数字化,它使方案信息能被提取并集成到先进工具中,为应用高级分析开辟新机遇,生成式人工智能还能根据类似协议分析提供推荐,帮助赞助商优化方案。人工智能技术可识别患者和站点负担及复杂性领域,生成精细高效的协议评估,调整协议减少负担又不损害科学严谨性。
在招生策略场景生成上,人工智能应用显著提高了生成高成功潜力场景的速度和准确性,能根据具体方案需求微调策略,使研究团队做出实时决策。IQVIA的AI工具利用精选训练数据集识别和分析重要变量,快速准确估算入组率,提高国家特定试验参与预测准确性,对申办者价值很高。
总之,通过利用这些创新技术和方法,结合数据生成、专业知识和领域经验,申办者和CRO能在临床试验中更有信心,实现更好结果。
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