从数据分析到患者招募，从决策支持到报告撰写，AI技术正在临床试验领域大展身手，让整个试验流程更加高效和智能化！
数据质量的“幕后英雄”
试验数据像雪花一样堆积，AI告诉我们一个重要道理：与其“内耗”自己，不如让工具“外耗”数据。它以不可思议的速度完成数据清洗、分析和建模，让试验设计更科学，数据结论更具说服力。
AI 擅长检测数据中的模式，能通过历史数据生成合成对照组。Medidata AI Synthetic Control Arm (SCA®)通过精心选择的患者级别数据得出匹配的基线特征，并且利用倾向评分匹配的统计学方法形成与治疗组的良好平衡和对照，让诸如罕见病试验的更多参与者能接受试验药物，同时提供监管级别的可靠结果。
这种突破性的能力也得到了监管机构的积极响应。正如Medidata AI Trial Design解决方案部门副总裁Jacob Aptekar所指出，FDA认可AI作为潜在替代证据来源，这“有望显著加速临床开发进程，使临床开发能够聚焦于真正存在科学不确定性的领域，同时减少对已过度采样的治疗方案或患者群体进行再次数据验证的需求。”
临床开发的“智慧工匠”
Everest Group 最近发布了一份《生成式人工智能在临床开发中前景》报告，特别指出：30% 的制药企业将生成式人工智能视为未来 12 个月的核心重点和技术投资的主要领域，其中 34% 的企业已经在实施概念验证解决方案。制药行业正在拥抱AI技术，以突破现有研发的瓶颈。
在医药研发的世界里，数据是推动突破的关键，却常因隐私保护和偏倚问题而受阻。而Medidata Simulants的出现犹如神助，用合成数据解决方案打破了重重障碍。它通过利用历史临床试验数据集，生成高保真合成数据，不仅有效保护了数据隐私和知识产权，还以高效的方式开启了高质量数据的使用大门。一方面，它深挖历史试验数据中的关键洞见；另一方面，通过创造平衡且具有代表性的合成数据，纠正了现有试验的偏倚问题。以数据“代劳”，让研发提速，已成为医学创新的必然选择。
患者招募的“智能引擎”
患者招募是每个试验的拦路虎。Medidata AI Intelligent Trials依托于Medidata独有的、标准化的数据库，基于一个月内的实时数据和超过7000项进行中的临床试验数据，与当下试验数据及真实数据相互补充，确定当下最佳研究机构的所在地，识别和加快目标患者入组，并提升目标患者人群的多样化，从而成功达成患者招募目标。
这就好比给我们提供了一个“患者雷达”，精确定位表现最佳的研究中心，完成患者招募目标。
决策中的“冷静军师”
试验数据的汇总与分析总让团队焦头烂额，尤其是面临复杂的决策时。AI则能从海量数据中提取关键洞察，甚至生成预测模型，让研究团队更好地作出试验决策。
Medidata Trial Design充分利用历史数据，与常规收集的试验数据进行比对，以预测哪些患者最有可能出现不良事件，并利用这些洞察进行积极干预，缓解风险，从而助力更安全的试验设计，避免试验失败，加速临床开发。
AI让我们更专注于科学本质
从整合了超过35,000个临床试验的历史数据，到AI驱动的精准解决方案，Medidata将数据管理、预测建模和运营优化无缝整合，正回答了“它凭什么”的问题——这不仅是技术与实践的融合，更是对复杂临床研究需求的深刻理解和量身定制。
面对未来，或许真正值得期待的是：有了AI，我们离患者的需求更近了，所以在科研突破中更能把握先机！
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