eClinical Solutions临床数据管理副总裁Diane Lacroix讨论了个性化医疗、数据决策和AI的应用，并分享了未来趋势和机遇。
上下文数据整合的重要性及其在个性化医疗中的作用是什么？它如何克服传统医疗数据孤岛并积极影响最终用户？
想象一下，尝试用缺少一半拼图块的情况来拼凑一幅完整的画面——这就是当数据被孤立时发生的情况。如果没有跨来源的集成和集中化数据，数据决策只能基于不完整、碎片化的数据集。上下文数据整合保留了每个关键数据片段的完整性，将数据汇集在一起形成完整的图像。
在个性化医疗中，数据来自设备、传感器和可穿戴设备、组学数据、影像、电子健康记录（EHR）等来源，更多的数据意味着更高的复杂性。随着我们引入更多数据，需要更高级的统计方法和稳健的数据管理系统和技术来处理和分析这些数据，同时保持数据完整性和遵守监管标准。
通过现代技术驱动的方法实现上下文数据整合，不仅提高了数据质量，而且对于生物制药公司处理和提取精准医学大数据中的见解至关重要。只有这样，这些新型数据才能转化为造福患者的个性化药物。
在整合多样化的数据集时面临的最大挑战是什么？如何解决这些问题？
在整合多样化数据集时面临许多挑战，包括处理不同的数据格式和来源，以及管理现代临床试验中收集的大量数据。除了传统的电子数据采集（EDC）数据外，现在还有来自可穿戴设备、图像和实验室以及基因组生物标志物数据等多种数据源。技术进步使得自动化收集各种连续数据流变得更加容易，例如可穿戴设备和传感器。另一个推动因素是基因组测序和成像数据创新等快速的科学进展。
在精准医疗中，需要大量的患者数据来进行个性化结果预测，所有这些因素共同导致了数据量和种类的快速增长。过去主要依赖于EDC的数据，我们现在看到越来越多的数据来源，所有这些都需要协调以获得可用于决策的有效见解。随着数据量的增加，处理这些高容量数据集和管理数据流变得更为复杂，因为更多的数据系统和来源意味着更多的利益相关者和决策者需要管理。即使面对所有的数据挑战，生物制药公司仍面临着更快、更高效地执行数据处理的压力，通常是在资源较少的情况下。
为了解决这些问题，采用结合了人工智能（AI）和机器学习（ML）的基础数据基础设施可以自动化耗时的数据摄取、整合和标准化任务。在数据管理和审查中，AI/ML可以用于检测数据中的异常情况，使人工干预者能够在最需要的地方发挥其专业知识。
AI驱动的数据整合和审查如何赋能更精准的疗法开发？
AI驱动的数据整合使团队能够快速聚合和分析多样化的数据集，包括临床数据、基因组数据和真实世界数据，以发现模式和关联。这在开发精准疗法中尤为重要，因为临床团队需要对数据有全面的洞察力。这使得团队能够确定适合特定疗法的患者群体，优化试验设计，并更准确地预测结果。
AI还显著减轻了人工负担。通过自动执行数据标准化、清理、审查和分析中的手动或常规任务，AI使临床和数据团队能够专注于关键决策，而不是非关键的数据处理活动。例如，AI可以支持数据到标准的自动映射，突出数据分析和可视化中的异常值，并检测需要人工审查的数据差异。这种AI支持的数据管理不仅是技术升级，也是减少疲劳和优化资源的方式。随着数据量的增长和数据在精准医学中的重要性不断增加，采用AI来扩展数据处理能力将带来更高效、高质量的数据管道，从而更快地生成见解，提高药物开发的成功率。
在预见性的患者护理中哪些数据类型最为关键，如何确保它们得到有效利用？
对于预见性的患者护理，最关键的几类数据包括基因组数据、生物标志物、患者报告的结果以及来自可穿戴设备和远程监测设备等数字健康工具的真实世界证据。这些数据类型提供了患者健康轨迹的多维度视图，允许更早地检测风险并主动管理潜在问题。
然而，要有效地、准确地利用这些数据类型，先进的数据平台需要支持实时数据整合和分析，以便团队能够持续处理这些数据，识别趋势并生成可操作的见解。这赋予利益相关者在实时做出明智决策的能力，预见并解决风险或问题，并准确利用数据以改善患者结果。
您认为哪些数据解决方案的进步将在未来5到10年内对个性化医疗产生最重大的影响？
我们正处于一个转折点，数据的价值和潜力将通过下一阶段的技术进步，特别是AI/ML驱动的机会得到进一步释放。个性化医疗的下一大飞跃将依赖于智能数据解决方案，这些解决方案不仅仅是存储和分析信息。最重要的变化之一将是“活数据集”的发展，这些数据集可以实时更新，从多个来源如患者设备、实验室结果和临床试验中拉入新信息而没有任何滞后。数据集将不再是静态快照，而是不断演变的实体，即时适应新发现，重塑我们从诊断到药物开发的一切方式。
我们还将继续看到AI和机器学习处理常规、非关键数据任务，使人类专家能够专注于高影响力的数据驱动决策。提供实时数据整合和分析的数据解决方案将通过提供高质量的综合数据基础，推动整个数据生态系统的机会，从患者选择的准确性到临床试验设计的优化。数据建模技术的进步也将帮助模拟患者群体，使生物制药公司更好地预测治疗结果并定制疗法。通过利用这些数据模型，研究人员可以加速临床开发并提高个性化医疗的大规模精度。
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