健康科技初创公司蒲公英健康（Dandelion Health）推出了一个临床人工智能市场，该市场将第三方算法与蒲公英健康的数据平台和模型验证能力相结合，以辅助临床试验。
蒲公英健康多年来一直在开发一种先进的多模态数据提取模型，以从患者记录的各个部分（包括 MRI 和心电图）中获取见解。
这家专注于临床分析和精准医疗的真实世界数据平台公司期望该市场能使业务呈指数级增长，并有可能改变行业。
蒲公英健康的核心能力是验证人工智能/机器学习算法。这家初创公司的目标是使用最高质量的数据构建医疗保健领域下一阶段的人工智能。
为了展示临床人工智能市场的概念验证，蒲公英健康发布了一项基于其数据的研究，内容是关于 GLP-1 类药物降低心血管疾病风险在先前未研究人群中的效果。结果与诺和诺德（Novo Nordisk）的临床试验结果一致。
今年 5 月，该公司推出了一个 GLP-1 数据库，作为一个多模态的真实世界临床数据集，旨在揭示与 GLP-1 受体激动剂药物类别相关的见解和机会。他们与夏普医疗（Sharp HealthCare）、南达科他州苏福尔斯的桑福德健康（Sanford Health）以及德克萨斯州健康资源（Texas Health Resources）合作，收集了超过 1000 万名患者的结构化和非结构化数据。
“我们从德国的合作伙伴 Pheiron 那里获取了一种算法，然后在我们已有的数据集上运行，并将其与临床试验进行比较，以非常实际的细节展示人工智能如何以前所未有的方式真正影响临床研究？”蒲公英健康的联合创始人兼首席执行官埃利奥特·格林（Elliott Green）在接受采访时告诉《Fierce Healthcare》。
在这个市场中，有来自不同开发者的人工智能算法以及结构化和非结构化的真实世界数据。蒲公英健康表示，生命科学公司，特别是药物开发商，将能够在进行随机对照试验（RCT）所需时间的一小部分内对经过验证的算法进行研究。
例如，蒲公英健康的概念验证研究涵盖了 400 万名患者，在六周内完成。
“这是原始波形，是心电图，这使我们能够进行这项研究。所有这些东西，你可能会想，它们被存储在哪里，又去了哪里？答案是，在非常奇怪的地方，需要花费极长的时间才能找到，这就是我们花费三到四年所做的，就是构建提取这些信息的渠道，”格林说。
格林预计，短期内的主要用例是生物制药公司了解其药物的其他用途，例如心力衰竭药物是否会影响高血压。以这个例子为例，格林说蒲公英健康有多种用于心电图到高血压预测或诊断的算法。然后，蒲公英健康可以使用第三方开发的算法针对其拥有的患者数据回答公司的问题。
“临床试验耗费数十亿美元，需要很多很多年。而人工智能是他们试图缩短和降低这一过程的最可靠的方法之一，”他说。
能够使用这种人工智能实验可以为生命科学公司节省时间和金钱。虽然人工智能生成的研究目前还不能用于 FDA 审批，但格林表示，它可以与 RCT 一起使用。
最终，蒲公英健康认为人工智能生成的生物标志物和终点可能会被纳入 RCT 中，甚至获得 FDA 的批准。
一旦产品更加完善，临床人工智能市场最终可能会为医疗保健提供组织在临床实践中使用人工智能带来更多信任。
“一种为生命科学公司发现高血压的算法，也可以成为医院系统内医生的诊断工具或临床决策支持工具，”格林说。
他还指出，人工智能临床研究的结果对于支付方了解更广泛患者群体的治疗益处可能很有价值。
通过参与临床人工智能市场，人工智能开发者有机会让他们的模型得到验证、信任和利用。
“对于人工智能开发者来说，这非常重要，因为它使您能够以一种历史上不可能的方式使用您的算法，因为没有验证，您无法证明它能实现其所声称的功能。所以现在我们进行验证，使用我们的数据，使其变得合理，”格林说。
