随着我们进入新的一年，人工智能（AI）融入临床试验有望引发一场健康公平的革命，并最终解决数十年来医疗研究中根深蒂固的不平等问题。想象一下，未来的临床试验中，患者多样性不再是目标，而是确保所有人群都能受益于治疗的内置特征。人工智能可以实现这一愿景，但前提是我们必须承诺遵循道德框架和公平标准，以塑造惠及每个人的未来医疗保健。
长期以来，临床试验在种族、民族和社会经济多样性方面的代表性不足，这可能对广大人群的治疗效果产生负面影响，导致一个无法服务所有人的医疗系统。然而，有一些领导者优先利用人工智能，使研究人员能够以前所未有的精确度识别和招募来自历史上未得到充分服务社区的参与者。然而，我们必须考虑人工智能在所有开发阶段的应用，从临床试验到上市后监测。这需要一种整体方法，确保人工智能的负责任使用，重点关注数据隐私和开发个性化治疗方案的目标，同时最大限度地减少偏见。为此，我们必须确保人工智能的预测基于全面和多样的数据集。通过分析健康的社会决定因素以及地理和遗传数据，利用人工智能的临床研究领导者可以帮助填补传统试验未能解决的空白，确保试验反映现实世界的人口结构。
这种由人工智能驱动的转变是积极解决试验多样性的第一步。现在，算法可以让研究人员实时监控招募情况，及早发现不平衡并及时采取纠正措施。如果注册数据显示某些种族群体代表性不足，招募工作可以重新调整，确保多样化人口在研究结果中拥有平等的权益。
远程临床试验（DCTs）与人工智能的结合潜力
人工智能的潜力不仅限于现场试验。远程临床试验（DCTs）已经使人们可以在家中参与试验，从而使来自所有人口的多样化试验成为可能。如今，试验可以在患者所在地进行，消除了地理和物流障碍，增加了那些以前从未有机会参与试验的人的可及性。结合人工智能监控和个性化患者互动的能力，DCTs有望使临床试验真正代表社会的各个层面。
到2025年底，DCTs和人工智能驱动的招募可能会成为临床研究包容性的新标准。此外，通过移动应用程序和可穿戴设备，数据收集变得更加高效，通过先进的数据安全协议连续参与患者，同时保护隐私。这些创新将继续发展，使患有慢性病的患者能够参与围绕其真实世界经验设计的试验。
维护高标准的伦理和严格的试验设计
然而，要使人工智能成为这场运动的真正盟友，我们必须对其提出最高的伦理标准，就像我们在药物开发、数据管理和护理协调等其他医疗保健方面所做的那样。人工智能算法的客观性仅取决于我们用于训练它们的数据。如果这些数据集存在偏见或不完整，它们可能会延续甚至加剧它们旨在纠正的不平等现象。根据美国国家癌症研究所的数据，镰状细胞病的黑人患者在研究中经常被低估或误表征，导致治疗效果的差异。我们必须确保人工智能模型基于全面和包容的数据集进行训练，以防止这些偏见被编入临床试验过程。
除了消除偏见，人工智能已成为处理大数据集的重要工具，其在试验中的使用可能导致实时监控的改进，但监管框架可能落后于创新，创建额外的检查清单而没有促进真正的进步。鉴于人工智能的巨大潜力，我们必须建立防护措施。像FDA和GDPR这样的监管机构已经为数据隐私和患者安全设定了重要标准，例如FDA最近发布的关于人工智能的指导文件。随着人工智能技术的发展，这些框架必须适应以跟上步伐。我们应该定期审计人工智能算法及其相应的监管框架，以解决任何新兴偏见和患者安全问题。
我们有机会建立一个可持续的、以患者为中心的、真正包容的研究生态系统。我们还有机会推进医学创新，同时确保这种进步的益处惠及所有人——而不仅仅是那些传统上有机会获得这些益处的人。健康公平不应只是一个监管复选框，而应成为指导临床试验每个阶段的原则。
最近，过时的临床试验流程阻碍了团队，要求向更灵活的工作实践转变，以有效挑战既定规范，实现更具成本效益和效率的结果。例如，传统的现场试验招募方法受到地理限制和缓慢的手动患者监控、数据收集和报告过程的困扰。然而，随着数字技术解决了其中一些低效问题，临床试验站点现在必须提高其数字素养，同时拥抱这项技术带来的机遇。今天，技术整合是临床试验向前发展的关键方面。通过使用人工智能和DCTs，我们现在必须致力于一个医疗模式，在这个模式中，多样性不仅是鼓励的——它是设计的核心。
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