ПРИМЕР 6 H1 помогает фар компаний проводят более эффективные клинические испытания Контекст Решение ИИ Еще до взрыва 2022-23 годов ИИ провел клинические испытания. Прогнозирование наиболее подходящей популяции пациентов в исследовательском центре. данного пробного сайта или прошлых данных о производительности НЛП может синтезировать v литературу, относящуюся к исследователям, облегчать Использование технологий генеративного ИИ, играющих ключевую роль в создании более эффективного электронного ИИ, использовалось для выявления факторов, и исследователи для набора целевых моделей могут предсказать эффективность главного исследователя, используя результаты данного клинического испытания. Между тем, большое количество медицинских и научных данных о данном болезненном состоянии может помочь в разработке успешных испытаний. H1, американская технологическая компания, специализирующаяся на здравоохранении, признает незаменимую роль ИИ в различных аспектах разработки программных продуктов. Компания помогла фармацевтическим компаниям и контрактным исследовательским организациям (CRO) использовать возможности своих решений на основе искусственного интеллекта для ускорения принятия решений, сокращения количества отказов на сайтах и ускорения набора пациентов для клинических испытаний. Одна из 10 ведущих фармацевтических компаний обратилась в H1 за помощью в быстром определении новых центров для клинических испытаний после того, как ее первоначальный выбор не позволил набрать пациентов. Используя возможности H1, клиент получил быстрый доступ к списку центров, главных исследователей (PI) и прогностическим моделям ИИ, рекомендующим альтернативные сайты с более высоким потенциалом регистрации пациентов. М п Теперь, благодаря ра, можно поставить вопрос: «Каковы оптимальные клинические испытания второй фазы, которые использовались для сравнения с включением и исключением репрезентативного пациента?» В течение нескольких секунд ИИ может работать так, как раньше. Благодаря развитию генеративного ИИ, это ложные запросы к LLM, такие как места в Германии для проведения атопического дерматита, которые не имеют y X, Y или Z и которые соответствуют критериям объединения, а также обеспечивают популяцию для достижения разнообразия. цели?" n составить список потенциальных пробных площадок – на это ушли бы часы, если не недели. в Влияние н Вместо того, чтобы ждать неделями, чтобы определить потенциальные новые сайты и новый PI, компания могла бы измениться за считанные часы, устранив потенциально серьезный перегиб в потоке клинических испытаний, который добавил бы время и деньги к и без того дорогому и затратному времени. потребляющий процесс. ж Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении:Раскрытие влияния на варианты использования с высоким потенциалом 20
RkJQdWJsaXNoZXIy NzQwMjQ=