纽约，2024 年 9 月 18 日/PRNewswire-PRWeb/ - 蒲公英健康（Dandelion Health），一个为下一代精准医学和个性化护理提供动力的真实世界数据（RWD）和临床人工智能平台，今日宣布了一项大型研究的结果，该研究表明 GLP-1 类药物可能对 4400 万此前未被研究的高危患者有效，可作为心血管疾病（CVD）的初级预防手段。该研究使用了在蒲公英的临床人工智能市场上可获取的经过验证的人工智能，该市场也于今日正式推出。
蒲公英的临床人工智能市场使生命科学组织能够以临床试验的一小部分时间和成本进行新颖的科学研究，并且比使用通常限于结构化数据的传统 RWD 更加全面。蒲公英的市场还托管了来自迅速发展的临床人工智能开发者生态系统的人工智能算法。该公司对这些算法进行性能和公平性验证，并在强大、具有代表性的 RWD 上运行它们，以生成研究人员可以与所有其他患者数据一起分析的快速、新颖的见解。
尽管 RWD 具有极高的价值，但多达 80％的 RWD 是非结构化且无法访问的，例如成像文件、波形和原始临床笔记等格式。例如，提供者的笔记可以阐明治疗中断的原因或症状。医学图像（如 CT 和 MR）和波形可以揭示新治疗引起的深入变化。蒲公英的市场解释了这些孤立的数据并使其可访问。
为了展示临床人工智能市场的力量，蒲公英进行了一项观察性研究，以研究临床试验中未研究的关键研究问题：GLP-1 类药物能否作为初级预防工具，降低尚未患有严重心血管疾病的人群中心肌梗死和中风的风险？
蒲公英的研究所需时间和成本不到临床试验的 1％，并且在短短六周内使用其 GLP-1 数据库完成，其中包括的人群比临床试验中的人群广泛得多。例如，诺和诺德（Novo Nordisk）的 SELECT 试验，该试验展示了司美格鲁肽如何降低主要不良心血管事件（MACE），主要集中在患有预先存在的严重 CVD 的肥胖、非糖尿病成年患者。蒲公英的研究考虑了该试验中未包括的“临床沉默”患者，即那些过去没有不良心血管疾病事件或预先存在的严重心血管疾病证据的患者。
蒲公英利用人工智能降低并加速其临床研究的风险。为了研究 GLP-1 类药物的心脏保护益处，蒲公英使用了由 Pheiron 开发的一种人工智能生物标志物算法，该算法使用在常规临床护理期间收集的原始心电图波形预测 MACE 的风险。该公司还利用其公共验证服务确保算法具有高性能且无偏差。
蒲公英健康公司的数据主管 Shivaani Prakash 硕士、博士说：“通过将多样化的多模式数据与经过验证的人工智能相结合，生命科学公司和研究人员现在可以研究对更大、更具代表性的人群的治疗效果，并且以一小部分的成本和时间做到这一点。”
在这项研究中，例如，蒲公英使用人工智能来模拟 GLP-1 类药物预测的 MACE 风险降低，而不是等待不良事件实际发生。其研究结果表明，与未服用 GLP-1 类药物的类似患者相比，服用 GLP-1 类药物的患者在三年后 MACE 风险降低 15％-20％。此前未被研究的另外 4400 万患者可能会体验到这些心脏保护益处。如果这一更广泛的患者群体服用 GLP-1 类药物，每年可能会减少 34,000 例心肌梗死和中风。
蒲公英健康公司的联合创始人兼首席执行官 Elliott Green 说：“药物开发和商业化相关的成本和时间是巨大的，但以空前的速度为正确的患者提供正确的治疗的影响，对于数十亿依赖创新药物和疗法的人来说是不可估量的。”
类似的研究可能使生命科学公司能够降低未来临床试验的风险，直接比较各种治疗方法，并支持市场准入和报销决策。这些类型的见解还使提供者能够在正确的时间为患者选择正确的治疗方法，从而实现早期干预并减少可避免的不良健康结果。
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关于蒲公英健康
蒲公英健康是一个真实世界数据（RWD）和临床人工智能平台，为下一代精准医学和个性化护理提供动力。蒲公英的平台从丰富的多模式患者数据中大规模提供新颖的临床见解 - 使人工智能、医疗设备和生命科学公司能够加速整个产品开发生命周期，改善临床结果并提升患者生活。由全球领先的医疗保健和人工智能专家创立，蒲公英是一个来自美国各地的领先医疗保健系统的多样化且不断发展的联盟。欲了解更多信息，请访问 www.dandelionhealth.ai 。
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