新的基于人工智能的计算机解决方案改善了临床试验招募

临床试验是向需要新疗法的人提供新疗法的关键工具,但研究表明,很难找到合适的志愿受试者可能会破坏这些研究的有效性。辛辛那提儿童医院医疗中心的研究人员设计并测试了一种新的计算机化解决方案,该解决方案使用人工智能(AI)有效地从电子健康记录(ehrs)中识别合格的受试者,使忙碌的临床工作人员能够将有限的时间集中在评估上。最优秀的候选人。

这项研究发表在JMIR医学信息学网站上。该系统称为自动临床试验资格筛选(ACTES),与人工筛选EHR以确定研究对象相比,将患者筛选时间缩短了34%,将患者登记率提高了11.1%。该系统还提高了14.7%的病人筛查率和11.1%的接近率。

繁忙的急诊室通常是临床试验协调员寻找优秀研究候选人的最佳地点。根据该研究的首席研究员,生物医学信息学部门的Yizhao-ni博士,ACTES旨在简化通常被证明是效率低下的临床试验招募流程,但并不总能抓住足够的合格候选人。

由于ehrs中记录了大量数据,因此现在用于查找相关信息的招聘流程在所需的短时间内非常耗费人力。通过利用自然语言处理和机器学习技术,ACTES能够快速分析不同类型的数据,并自动确定患者是否适合临床试验。”

倪义昭,博士,辛辛那提儿童医院医学中心生物医学信息学部

工作原理

该系统具有自然语言处理功能,允许计算机在分析大量语言数据时理解和解释人类语言。机器学习允许计算机化系统自动学习并从经验中发展,而无需专门编程。这使得计算机程序能够独立地处理数据、提取信息和生成知识。

相关的故事新方法允许人工智能系统使用人工智能来个性化癌症患者的放射治疗剂量。机器学习识别传播恰加斯疾病的病毒自动化系统提取结构化信息,如来自EHR的患者人口统计和临床评估。它还从临床记录中识别非结构化信息,包括患者的临床状况、症状、治疗等。然后将提取的信息与资格要求相匹配,以确定受试者是否适合特定的临床试验。

研究人员称,该系统的机器学习组件还允许它从历史注册中学习,以改进其未来的建议。许多分析是由精心设计的人工智能算法处理的,这些算法本质上是计算机通过执行一系列特定动作来解决问题的过程或公式。

高级到实时临床设置

此前,该系统在美国医学信息学协会杂志2015年发表的一项回顾性研究中成功地进行了试点测试。当前的研究在繁忙的急诊室环境中前瞻性和实时地测试了该解决方案,临床研究协调员在该环境中招募了6名涉及不同疾病的不同儿科临床试验的患者。

在实时临床环境中使用该技术涉及到数据科学家、应用程序开发人员、信息服务技术人员和最终用户、临床人员之间的重大协作。

倪说:“由于该机构的合作环境,我们成功地将不同的专家组纳入了设计这种人工智能解决方案的集成过程。”

研究人员将研究中使用的少量临床试验列为限制条件,这些试验都来自同一个临床部门。他们还指出了一些仍然存在的问题,包括系统解释数据的准确性。研究人员称,这些问题将在未来的研究中通过不断改进技术以及在更广泛的临床部门测试系统来解决。

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