看到整个大象:整合先进的数据分析以支持RWE开发和使用创新的药品
1Health Economics & Outcomes Research (HEOR)/Real World Evidence (RWE) Practice, Axtria Inc, Berkeley Heights, NJ, USA.
21世纪为医疗保健提供了大量的真实世界数据 (RWD). 将机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等先进分析与传统方法相结合,将彻底改变药物开发和监管过程.
科学领域:
- 医疗保健分析 医疗保健分析
- 现实世界数据 (RWD) 集成
- 先进的统计建模高级统计建模
背景情况:
- 21世纪为医疗保健数据收集提供了前所未有的机会,包括电子健康记录 (EHR),患者报告的结果 (PRO) 和各种数字来源.
- 这种丰富的真实世界数据 (RWD) 具有巨大的潜力,可以使医疗保健行业和药物生命周期管理受益.
研究的目的:
- 突出机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 在分析大规模医疗数据集中的不断变化的作用.
- 强调传统统计和AI/ML在推进描述性,诊断性和预测性分析方面的协同潜力.
- 为了强调反事实规范分析的日益重要,包括RWD的因果推断,对于监管的接受.
主要方法:
- 分析医疗数据收集趋势和技术进步.
- 审查传统统计方法与AI/ML技术的整合.
- 探索用于真实世界数据 (RWD) 分析的因果推理方法.
主要成果:
- 人工智能/ML对于分析医疗保健中的大数据越来越重要.
- 传统统计和AI/ML的结合将推动药物发现,开发,监管批准和付款人接受方面的创新.
- 使用RWD的因果推断正在成为监管审查的强有力的分析方法.
结论:
- 现实世界证据/健康经济学和结果研究 (RWE/HEOR) 领域需要一个统一的框架来整合各种数据和分析方法.
- 对分析的整体方法对于医疗保健中的知情决策至关重要.
- 医疗保健分析的未来在于既定统计原则和尖端AI/ML技术的协同应用.
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