人工智能正在改变临床试验的每个阶段，从资产识别、方案设计、患者选择到文档管理。然而，随着技术采用速度的不断加快，重要的是要记住，人工智能工具的价值仅与实施它们的人员能力相当。了解人工智能在临床试验中已经发挥作用的领域——以及人类判断仍不可替代的领域——对于当今参与药物和器械开发的任何人来说都至关重要。
人工智能如何在整个临床试验生命周期中得到应用
人工智能已经几乎在临床试验生命周期的每个阶段得到整合。它能够筛选数十亿个数据点以识别新的药物靶点和候选分子，帮助制药和生物技术公司决定下一步开发什么。它可以在大型医疗系统中挖掘电子健康记录，以识别符合试验条件的患者——而智能代理AI随后可以管理评定量表和问卷以评估资格。人工智能还可以生成试验方法，简化方案设计。
在试验过程中，人工智能可以监测患者反应，例如通过实时分析语音和视频来评估药物反应，捕捉传统评估可能遗漏的信号。在非中枢神经系统研究中，人工智能处理医学图像，包括X光、MRI和其他扫描，以实现更快、更一致的结果评估。人工智能驱动的平台还可以管理单个试验产生的数十万份文档，保持记录有条理并随时准备审计。
人工智能驱动的人工孪生体：为罕见病患者带来希望
每当新技术出现时，不可避免地会引发兴奋。然而，在这种热潮中，重要的是要记住，尖端工具最终应该服务于一个目的——在临床试验的情况下，最终目的是帮助患者。人工智能驱动的人工孪生体就是一个很好的例子。
利用人工智能，研究人员可以模拟患者疾病在未经治疗的情况下可能如何发展。这种预测的轨迹成为安慰剂组，而患者的实际治疗反应则成为实验数据——本质上，患者成为自己的对照组，极大地加速了方法学和时间线。对于患有罕见病和超罕见病的患者来说，这可能是一条真正的生命线。传统安慰剂对照招募长期以来一直是推进这些领域开发计划的最大障碍之一。据报道，美国食品药品监督管理局(FDA)正在考虑将单次试验疗效数据用于罕见病药物批准，人工孪生体方法可能被证明是使这一做法可行的工具，帮助申办方在进行一项关键性研究前确定合适的患者和剂量。
实现这一前景需要研究人员了解如何负责任地实施这些模型——确保临床试验中的人工智能致力于改善患者结局，而不仅仅是生成令人印象深刻的数据。
临床试验中的人工智能仅与背后人员的能力一样好
人工智能对药物和医疗技术开发前景广阔。然而，这些工具必须得到适当实施——整合到方案中，向参与者解释，由训练有素的人员支持，并得到严格的数据分析支持。对技术的热情必须伴随着审慎的质疑：用户将如何实施它？它实际上会改善哪些流程？当然，最重要的问题是人工智能工具的应用是否真正改善了患者结局。提出并回答这些问题的责任在于研发人员。
在未同等投资于背后人员的情况下采用技术，可能会引入新的错误，而不是消除旧的错误。将引领下一波革命的组织是那些能够建立团队，既能审慎部署这些工具，又能在需要时对其进行批判性质疑的组织。
在所有新技术中，最终目标保持不变：通过新的和改进的治疗和治愈方法帮助患者。随着人工智能在临床试验中变得越来越普遍，我们不应忽视这一点——我们应该以与评估药物本身相同的标准来衡量每一项技术进步：它最终是否帮助了患者？
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