數字孿生技術:加速臨床試驗,治療阿茲海默症

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數字孿生技術:加速臨床試驗,治療阿茲海默症

Table of Contents

  1. 介紹 Unlearn AI
  2. 問題陳述
  3. 加速臨床試驗的需求
  4. 現有臨床試驗的瓶頸
  5. 引入人工智慧和數據學習
  6. 創建數字孿生技術
  7. 數字孿生技術對臨床試驗的應用
  8. Procova的統計方法
  9. 提高臨床試驗效率的潛力
  10. 資源與合作機會

介紹 Unlearn AI

大家好,我是Charles Fisher,Unlearn AI的創始人和首席執行官。今天我要向大家介紹一種基於人工智慧的新技術,稱為數字孿生,如何加速臨床試驗的進行。不僅如此,我還要告訴大家,我們如何在短時間內運行堅固可靠的臨床試驗。這是一個非常重要的問題,因為目前的臨床試驗過程既緩慢又風險高,成本也非常昂貴。

問題陳述

現有的臨床試驗過程存在著重大問題。我們都知道,臨床試驗通常是一個緩慢、風險高且昂貴的過程。令人驚訝的是,只有10%進入人體臨床試驗的藥物最終獲得FDA批准。還有20%的臨床試驗完全無法達到患者招募目標,而80%的臨床試驗存在招募延遲的問題。這需要大量的投資和長時間,而這些投資和時間是在制藥公司面臨競爭加劇和專利時效減少的情況下進行的。更重要的是,這意味著我們需要更長的時間才能將有效的藥物交給需要它們的患者。

加速臨床試驗的需求

在完全沒有新的治療方法得到批准的前提下,有一個領域特別需要新技術加速研究,那就是阿茲海默症。儘管過去幾十年來,研究、學術和制藥界在阿茲海默症領域進行了大量投資,但卻沒有任何新的改變疾病病程的療法在15年內獲得批准。阿茲海默症的臨床試驗非常漫長且昂貴,一個典型的三期臨床試驗需要招募800多名患者,持續四年以上,並且成本超過2億美元。我們可以利用新技術加速阿茲海默症研究的潛力,有可能帶來新的治療方法,並為患者提供幫助。

現有臨床試驗的瓶頸

傳統的臨床試驗僅通過對患者進行治療觀察,以確定新藥與安慰劑的差異,進而評估治療效果。我們無法直接觀察到給予患者活性治療的結果,而只能從給予安慰劑的結果中進行推斷。然而,我們可以利用以往已完成的臨床試驗和實際觀察研究中的長期患者數據,來了解阿茲海默症患者對安慰劑和現有標準治療的反應。

引入人工智慧和數據學習

我們提出了一種基於人工智慧和數據學習的方法來加速臨床試驗,這種方法稱為數字孿生。數字孿生是一種利用深度學習創建疾病進展模型的技術,它可以預測阿茲海默症患者在接受安慰劑治療下的疾病進展情況。我們稱之為“數字孿生”,因為它是患者在未接受治療情況下的疾病進展的預測。

創建數字孿生技術

在臨床試驗開始之前,我們通過收集數千個患者的數據並對其進行多年的跟蹤,訓練了一個深度學習模型。這個模型可以根據新患者的基線數據,預測患者在安慰劑處理下的疾病進展情況。每個參與臨床試驗的患者都有一個數字孿生,預測他們在安慰劑治療下的疾病進展情況。這樣,每位患者在臨床試驗中都將獲得一個數字孿生,並且該數字孿生在試驗過程中將保持盲態。

數字孿生技術對臨床試驗的應用

通過將數字孿生技術集成到臨床試驗中,我們可以提高試驗效率。使用Procova的統計方法,我們可以減少參與三期阿茲海默症試驗的受試者人數高達20%,對於二期試驗,我們可以將受試者人數減少多達66%。這些試驗不僅更加高效,而且結果可靠且易於解讀,能夠提供有關治療效果和安全性的全面結果。

Procova的統計方法

Procova是一種統計方法,用於將數字孿生技術納入臨床試驗中。透過分析數字孿生和實際患者的數據,我們可以探索治療效果。這種方法在歐洲藥物管理局和美國食品藥品監督管理局的監管指南中得到支持,因為它能夠控制試驗的類型I錯誤率,並確保試驗結果不受偏見影響。

提高臨床試驗效率的潛力

利用數字孿生技術和Procova的統計方法,我們可以大大提高臨床試驗的效率。對於三期阿茲海默症試驗,我們可以通過Procova將試驗受試者人數減少多達20%。對於早期的二期試驗,我們可以使用Procova的貝葉斯方法將試驗受試者人數減少多達66%。這些減少數據集規模的方法不僅可以節省時間和成本,還可以更快地為患者提供新的治療方法。

資源與合作機會

如果您想了解更多有關如何使用人工智慧和統計方法創建數字孿生並運行更高效的臨床試驗的信息,我們提供了多種資源。作為一個通則,我們的公司將我們的研究發表在頂尖的同行評審期刊、會議和預印本上,這些刊物描述了我們的人工智慧技術以及在阿茲海默症領域應用的基礎統計學來源。此外,您也可以通過與我們合作,探索如何使用數字孿生加速早期和後期臨床試驗。我們與臨床試驗贊助商合作的方式有很多,從始至終幫助設計更有效的臨床試驗,到進行事後分析,以確定功效更高的子群體。如果您不是臨床試驗贊助商,但仍對其他合作方式或共同研究感興趣,請隨時與我們聯繫。我們有許多與合作夥伴合作的方式,並且希望與生態系統中各個領域的人們合作。您可以通過向我發送電子郵件至dr ckf @ unlearn.ai與我取得聯繫,也可以直接訪問我們的網站www.unlearn.ai並從那裡聯繫我們。謝謝。

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