用人工智能提高临床试验结果预测:一个系统性审查

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 人工智能在医学中的应用
• 药物开发 药物开发

背景情况:

• 临床试验是必不可少的,但成本高昂,容易失败.
• 预测试验结果可以显著提高药物开发效率.

研究的目的:

• 审查用于预测临床试验结果的AI方法.
• 识别应用人工智能的挑战和机会,以预测试验成功.

主要方法:

• 专注于临床文本嵌入技术.
• 讨论试验多式模式学习方法.
• 检查基于人工智能的预测模型,以获得试验成功.

主要成果:

• 人工智能有可能减轻临床试验失败的可能性.
• 文本嵌入和多模式学习是关键的人工智能应用.
• 预测技术可以提高试验结果预测.

结论:

• 人工智能方法可以优化临床试验的成功.
• 对人工智能应用的进一步研究是有必要的.
• 解决实际挑战将促进AI在药物开发中的采用.