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真钱游戏下载:解决志愿者招募难题 临床试验中的人工智能

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        临床志愿者的招募始终困扰着美国医疗试验的研究人员们,这对于他们而言太过花费时间精力,却又难有进度,实验要求的志愿者条件特殊,而符合条件的患者与研究人员之间,又不一定有着良好的沟通途径。近来,一些项目正尝试着通过大数据与算法的综合运用来加速临床试验的推进。没有试验者的试验,已经成为可能。
凯文·休斯(Kevin Hughes)急需志愿者。1994年,在波士顿的麻省总医院(Massachusetts General Hospital)的这位乳腺癌外科医生开展了一项临床试验,他们希望探究手术后使用他莫昔芬(tamoxifen)这种药物并进行放射性治疗的有效性。尽管这非常普遍,但其有效性仍值得商榷,尤其是针对那些高龄的妇女。
研究者试图寻找年龄70岁以上,罹患一定大小的特定种类乳腺肿瘤的患者来开展研究。在美国,每年大约有4万女性符合试验标准,他们打算从中征募636人。虽然636人并不多,但对临床实验来说已经足够,然而,征集志愿者却花费了他们整整五年时间。志愿者征集是临床实验开展的困境之一。“在很多情况下,医学研究效率极其低下,”美国加利福尼亚州拉由拉市(La Jolla)斯克里普斯转化医学研究所(Scripps Research Translational Institute)主任埃瑞克·托普尔(Eric Topol)这样说。一项针对从2000年1月到2019年4月临床试验成功率调查的分析显示:大约只有12%的药物临床实验最终获得成功。大多数临床实验失败的原因在于它们没有阐明一项医疗措施的有效性或安全性,或是研究设计存在漏洞,或是经费短缺,或是参与者中途退出。无法招到足够数量的志愿者也使临床实验宣告失败。实验的过程中输入和拷贝数据、统计参与者使用剂量,也存在着延迟、不准确等大量无效性因素。
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