以下是全文内容。
我们不能简单地接受新药测试仍将继续是一个缓慢而昂贵的过程。人工智能有可能颠覆目前的临床试验方法（从患者招募到依从性监测和数据收集），现在是抓住这些机会的时候了。
将药物推向市场是一个漫长而繁重的过程。研究估计，临床试验过程（新药在获得批准之前对患者进行测试）平均持续九年，平均花费 13 亿美元。
Covid-19 大流行引发了新技术的采用，这些技术可以大大提高传统临床试验过程的效率和成本。
医疗保健行业在人工智能应用方面处于领先地位，正在试验从机器学习辅助诊断到从电子健康记录中提取信息的各种应用。
现在是改变的时候了
患者通常只有在现有的治疗形式已经失败时才参加药物试验。此外，并非所有确诊患者都有资格参加试验，因为仅确定资格可能是一项艰巨的任务。即便对于那些符合条件的人来说，参与试验通常是昂贵且耗时的。
目前的试验还缺乏开发针对较小众且通常异质的患者群体的复杂新疗法所需的分析能力、灵活性和速度。此外，次优的患者选择、招募和保留，以及有效管理和监测患者的困难，导致高试验失败率并增加研发成本。
使用支持AI的数字健康技术和患者支持平台可以彻底改变临床试验，并在整个研究期间和研究终止后更成功地吸引和留住患者。
总之，应用人工智能可以减少临床试验周期，同时提高生产力和临床开发结果的成本。人工智能算法与有效的数字基础设施相结合，可以使连续的临床试验数据流得到清理、聚合、编码、存储和管理。
AI有可能在四个关键领域改变临床试验
生物制药公司正在采用一系列策略来创新试验设计。越来越多的科学和研究数据，例如当前和过去的临床试验、患者支持计划和上市后监测，为试验设计注入了活力。人工智能技术在收集、组织和分析临床试验产生的越来越多的数据（包括失败的数据）方面具有无与伦比的潜力，可以提取有意义的信息模式来帮助设计。
患者富集、招募和登记
将正确的试验与正确的患者相匹配对于临床研究团队和患者来说都是一个耗时且具有挑战性的过程。事实上，今天只有 3% 的癌症患者参加了临床试验。通过对多个数据源（包括电子健康记录 (EHR)、医学成像和“组学”数据）的挖掘、分析和解释，人工智能支持的数字化转型可以改善患者选择并提高临床试验的有效性。
AI 解决方案应用自然语言处理 (NLP) 从患者记录中提取临床数据，例如症状、诊断和治疗。它的软件甚至可以识别出 EHR 数据中未明确提及的患者，从而提高患者与临床试验之间的匹配率。
患者监测、药物依从性和保留
不依从是另一个挑战，可能对患者的健康产生不利影响，如果研究必须招募新患者会产生成本，并干扰研究结果的准确性。通常，治疗效果需要 80% 或更高的依从率。然而，在美国，多达 50% 的处方药被错误服用。
人工智能算法可以通过自动化数据捕获、数字化标准临床评估以及跨系统共享数据来帮助监测和管理患者。人工智能算法与可穿戴技术相结合，可以实现对患者的持续监测和对治疗安全性和有效性的实时洞察，同时预测退出风险，从而提高参与度和保留率。
一些初创公司正在提供药物管理的视觉确认。例如，一些平台使用交互式医疗助理 (IMA) 根据视觉数据收集来识别有不依从风险的患者。患者使用手机拍摄自己吞下药丸的视频，让平台确认正确的人服用了正确的药丸。
放眼未来
医疗保健和生命科学行业正处于由可互操作数据、开放和安全平台、消费者驱动的医疗以及我们管理健康方式的根本转变所驱动的大规模颠覆的边缘。
大型科技公司和初创公司正在共同为未来更快、更有效的临床试验奠定基础。最终目标是通过在整个临床试验过程中采用人工智能来推动创新和更好的医疗保健。
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