人工临床智能 (ACI):一个生成AI驱动的建模平台,以优化患者队列丰富和临床试验优化
Choong-Yong Ung1, Cristina Correia1, Zhuofei Zhang1,2
1Department of Molecular Pharmacology and Experimental Therapeutics, Mayo Clinic College of Medicine and Science, Rochester, MN 55905, USA.
人工临床智能 (ACI) 使用生成性AI创建合成患者数据用于临床试验丰富. 这种人工智能方法模拟患者群体,以预测药物益处,并确定患者选择的关键参数.
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
- 临床试验设计 临床试验设计
背景情况:
- 临床试验丰富对于药物开发至关重要,重点是根据预测的益处或毒性招募患者.
- 在不同人群中确定新药或重新定制药物的预测性临床参数仍然是一个重大挑战.
- 临床试验中的现有人工智能 (AI) 应用缺乏在未见的患者群体中预测治疗益处的潜在预测能力.
研究的目的:
- 提出一个新的生成AI (GAI) 框架,人工临床智能 (ACI),用于先进的临床试验丰富.
- 为了能够对未见患者群体的治疗干预益处进行前性预测.
- 在临床试验招生之前,向临床医生提供有关优化患者选择的基本临床参数的信息.
主要方法:
- 开发一个由GAI驱动的平台,人工临床智能 (ACI).
- 合成患者数据的生成,以建模临床试验丰富场景.
- 临床试验丰富的建模,以确定关键的预测性患者特征.
主要成果:
- ACI提供了一种方法来预测患者从治疗干预中获益的前景.
- 该平台通过生成合成数据来模拟临床试验丰富.
- ACI确定了在潜在患者中丰富的关键临床参数.
结论:
- 人工临床智能 (ACI) 提供了一种新的方法,可以使用GAI来增强临床试验的丰富性.
- 该平台通过预测未见的人群中的治疗益处,促进了知情的患者选择.
- ACI有可能提高临床试验的效率和成功率.
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