人工智能促进健康峰会 - 2024 年版
辉瑞公司副总裁、法国医疗总监、医学博士 Luca Mollo、Artefact 合伙人 Thomas Filaire 和 Artefact 高级 Data Consultant Léa Giroulet 在 “释放人工智能在临床试验中的力量 ”小组讨论中的主要心得。.
讨论围绕人工智能在临床试验中的变革性作用展开，辉瑞公司和 Artefact 公司的见解为讨论提供了支持，他们的合作白皮书也强调了这一点。会议展示了具体的使用案例、生态系统图谱以及推广人工智能创新所面临的挑战。.
Artefact 编写白皮书的动机
Artefact发现，研发领域对人工智能的需求日益增长，因为人工智能有可能将临床试验时间缩短50%，加快创新疗法的交付，并确保制药公司的竞争力。白皮书中探讨的用例已在实施或纳入利益相关方的中期战略。.
辉瑞在药物研发中使用人工智能
辉瑞利用人工智能分析 datasets、确定药物靶点、预测疗效并优化开发。例如，在 COVID-19 大流行期间，人工智能使辉瑞能够将分子筛选从 300 万个减少到 600 个，将口服抗病毒药物的开发时间从四年缩短到四个月。此外，人工智能还促进了分散临床试验和远程监控等新方法的应用，帮助将药物开发的平均时间从 2019 年的 8.6 年缩短到 2022 年的 4.8 年。.
临床试验的关键阶段
白皮书将临床试验价值链分为三个阶段：设计、患者招募和执行。在试验设计方面，大型语言模型（LLMs）可从以往试验中提取安全性和有效性data，从而简化研究方案。人工智能模型通过分析人口统计学和病史来预测辍学率，从而确保试验的连续性。通过人工智能驱动的 data 处理，减少了生成报告和向监管机构提交报告所需的时间，从而加强了执行和管理。.
临床 data 管理进展
人工智能将清理、处理和分析临床 data 等劳动密集型任务自动化，发现了传统方法可能会忽略的模式和相关性。在 COVID-19 疫苗的开发过程中，与传统的 100 天相比，人工智能使辉瑞公司能够在 48 天内起草监管 reports。这一加速的时间表加快了产品进入市场的速度，提高了患者的可及性。.
扩大人工智能创新规模的挑战
主要挑战在于建立健全的 data foundations，包括治理和合规框架。这些基础虽然最初被认为成本高、速度慢，但对于长期可扩展性和有效交付人工智能驱动的用例至关重要。.
结论
人工智能正在通过缩短时间、提高效率和改善患者预后来彻底改变临床试验。然而，成功与否取决于能否应对 data governance 挑战并促进整个医疗生态系统的合作。.
