通过临床试验应用,人工智能产生的数字双胞胎越来越受欢迎

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 计算生物学 计算生物学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 目前的医疗治疗选择涉及广泛的试验和错误,增加成本和时间.
• 人工智能 (AI) 的进步尚未优化治疗开发,尽管在其他领域有好处.
• 丰富的历史临床试验和现实世界的数据越来越多.

研究的目的:

• 探索AI产生的数字双胞胎对临床试验参与者的应用.
• 由于有利的监管前景,倡导在药物开发中使用人工智能生成的数字双胞胎.
• 展示人工智能生成的数字双胞胎如何加速个性化医疗和改善医疗保健结果.

主要方法:

• 利用人工智能模型与历史数据集来创建个体患者健康结果的整体预测.
• 开发AI生成的数字双胞胎,代表临床试验参与者.
• 分析AI在药物开发中的监管环境.

主要成果:

• 人工智能生成的数字双胞胎可以提供对未来健康结果的整体预测.
• 药物开发部门为安全实施人工智能产生的数字双胞胎提供了理想的环境.
• 这项技术支持干预策略的快速in silico评估.

结论:

• 人工智能产生的数字双胞胎为实现个性化医疗提供了一条途径.
• 药物开发中的监管环境支持AI产生的数字双胞胎在医疗保健中的安全应用.
• 持续的研究和监管的接受将推动对人工智能产生的数字双胞胎在临床实践中的信任和广泛采用.