一项由myTomorrows开展的针对美国医生的新调查显示，临床试验获取工具效率低下，亟需更智能的AI驱动工具，以克服临床试验获取中的低效率问题，并改善患者的治疗时间线。
关键要点
- 临床试验搜索正在延迟治疗：约72%的美国医生表示，寻找相关试验耗时过长，减缓了患者获得护理的速度。
- AI工具在试验匹配中展现出潜力：共有65%的医生认为，人工智能辅助的预筛选可以简化入组流程。
- 过时的系统阻碍公平性：碎片化的转诊流程和复杂的入组标准对服务不足人群造成不成比例的影响。
随着临床试验和研究药物数量的持续增长，医生们对过时、分散的工具日益感到沮丧，这些工具使患者入组变得复杂。根据myTomorrows的最新报告，医疗创新与临床试验获取之间的差距不断扩大，突显出对更智能、AI驱动解决方案的迫切需求，以简化试验匹配和转诊流程——最终加速患者获得新疗法的速度。
“临床试验环境的导航通常对患者和医生来说都是一项复杂、耗时且令人沮丧的任务，”myTomorrows首席执行官Michel van Harten博士在新闻稿中表示。“这就是为什么医疗专业人员和患者都需要值得信赖的工具，让找到合适的临床试验更快、更简单、更透明。”
myTomorrows调查的主要发现
该调查共涉及100名医生，其他显著发现包括：
- 61%的医生表示，由于系统分散、注册信息过时以及入组标准过于复杂，寻找和获取合适试验变得困难——这些挑战尤其影响服务不足的人群。
- 约72%的医生表示，他们看到一个整合、简化所有适用临床试验的单一来源的价值。
- 值得注意的是，35%的医生表示他们在搜索临床试验时使用了生成式人工智能（GenAI）工具，无论是用于试验发现、研究还是临床推理。
- 大约61%的医生表示，他们信任GenAI工具在搜索临床试验方面的可靠性。
- 65%的医生表示，在过去一年中，他们曾多达10次搜索一项或多项临床试验。
- 近30%的医生表示，他们在过去一年中搜索临床试验的次数在11到50次之间，其中87%使用谷歌，64%使用专业临床试验搜索平台，17%使用像ChatGPT这样的GenAI工具。
- 在流程方面，72%的医生表示，搜索相关临床试验过于耗时，56%的医生表示临床试验流程复杂且缓慢。
医生对潜在解决方案的看法
- 对于该问题的解决方案，65%的医生认为AI辅助预筛选工具是有帮助的。此外，63%的医生认为患者导航服务同样有用，而53%的医生认为精确的搜索过滤器是有帮助的。
- 44%的医生表示他们得到了医疗系统的机构支持，14%的医生认为赞助方更频繁地更新试验信息是有帮助的。
创新与获取之间的日益扩大的差距
myTomorrows指出，虽然临床试验对于将新疗法带给患者至关重要，但其数量正在迅速增长——全球现已超过50万项，超过8000种药物处于研发阶段——这使得医生越来越难以识别和招募符合条件的患者。这一过程在很大程度上仍依赖人工和碎片化的流程，给医疗提供者带来了额外的负担，并降低了合适的试验选项的可见性。结果是，患者获得前沿疗法的速度和更广泛的治疗开发进程都受到拖累。
“在myTomorrows，我们致力于提升医生的声音，并创造实用、以人为本的解决方案，以扩大治疗选择的可及性，”van Harten在新闻稿中继续说道。“我们的AI驱动技术简化了整个流程的每一步，连接了利益相关方，打造了一个更公平的临床试验生态系统，为患者带来今天和未来都有意义的影响。”
【全文结束】
