2024年，人工智能（AI）继续被证明是一种宝贵的工具，具有加速临床试验和改善患者护理及结果的潜力。AI已经展示了其在识别和优先排序新疾病靶点以及辅助发现新药物方面的能力。现在，AI的应用范围正在扩展到包括临床试验的管理。
AI革命化临床试验的一个主要方式是通过自动化患者招募，这通常是临床试验中最耗时的部分。AI被用于在患者数据库中找到匹配的候选人。此外，如罗氏（Roche）和阿斯利康（AstraZeneca）等大型制药公司已经开始利用大型语言模型生成优化的资格标准。
AI在临床试验中的另一个重要应用是试验数据的管理。随着试验复杂性的增加，收集的数据点数量也在呈指数级增长。AI被应用于智能解释数据和自动生成分析报告，甚至可以预测性地补充缺失的数据点。它还用于实时数据监控，使异常情况和潜在问题能够高效地被识别。这些只是AI解决长期困扰临床试验过程的挑战的一些方式，但AI在临床试验中带来的机会才刚刚开始。
GlobalData的临床试验数据库显示，利用AI技术的临床试验数量再次增加，2024年成为创纪录的一年。此外，2025年已经显示出将继续这一趋势并打破这一记录的趋势，因为已经有大量试验计划进行（见图1，上图）。
然而，患者对AI的实施及其对他们意味着什么仍然存在持续的担忧。GlobalData于2023年7月至8月对来自美国、法国、德国、意大利、西班牙、英国、日本、巴西、加拿大、印度和墨西哥的574名患者进行了一项调查。结果显示，患者最担心的是缺乏面对面互动和可能的医疗错误，这是他们在选择与医疗专业人员在临床实践中使用AI相关的最大担忧。然而，在调查中，同样的患者认为更快的医疗交付是他们与临床实践中实施AI相关的最大好处。这表明，尽管存在可能的担忧，但行业和患者群体似乎一致认为AI有潜力推动未来医疗服务的发展。
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