AI活用事例データベース
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AI臨床試験最適化により、AI設計の試験がスケジュール前倒しで完了する傾向を確認。AI選定の治験責任医師はアフリカ系アメリカ人患者の登録が2.7倍多く、多様性のある臨床データ取得を実現。
臨床試験の成否は適切な試験施設と治験責任医師の選定に大きく依存するが、従来は経験と勘に頼る部分が大きく、施設選定の最適化が課題だった。
DPHARM 2024カンファレンスで発表。大規模データセットを数分で分析し、各種基準に基づいて最適な試験施設と治験責任医師を特定するAIアルゴリズムを開発・展開。
AIを試験設計に活用した臨床試験がスケジュール前倒しで完了する傾向を確認。AI選定の治験責任医師はアフリカ系アメリカ人患者の登録が同業者の2.7倍で、より多様で代表的な臨床データの取得に貢献。
AI臨床試験最適化は効率性向上だけでなく、患者集団の多様性確保にも貢献する。公平性のあるAI設計が規制提出データの質を高める。
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