外媒 | AI可提高分散式临床试验中的患者体验-普瑞纯证

《自然医学》杂志上发表的一篇文章指出，通过强化学习、计算机视觉和针对时间数据设计的AI模型，人工智能可以改善分散式临床试验中的患者体验。分散式临床试验，也称为“直接参与者试验”或“虚拟临床试验”，是指在参与者的家中远程进行一些或全部健康评估，而不是在临床设置中进行。这种减少对传统研究设施依赖的转变依赖于诸如远程医疗、基于传感器的技术、可穿戴医疗设备、家庭访问、患者驱动的虚拟医疗界面以及将研究药物和材料直接送到患者家中等工具。作者指出，COVID-19大流行加速了向分散式临床试验的转变，因为研究人员需要继续进行试验。他们还指出，研究表明，在家中参与临床试验可以帮助增加患者招募和保留。欧洲的一项研究表明，分散式试验提供了招募更多多样化患者群体的机会。然而，作者认为，需要进一步创新才能实现分散式临床试验的潜在好处。分散化可能会增加试验参与者的责任，这可能会导致减少协议遵从或患者退出。作者指出，数字健康界面存在缺陷是分散试验必须解决的一个挑战，建议通过AI自动化来推动用户界面的改进。同样，数据收集对分散式临床试验构成了障碍，因为试验期间收集的数据量增加了。由于试验的分散性质，许多数据收集由研究参与者完成，他们必须定期在家中通过完成调查、日记和其他电子临床结果评估（eCOA）输入他们的参与数据。作者指出，要求参与者承担这些耗时的数据输入任务可能会降低试验协议的遵守或增加数据输入错误的数量。一些临床试验利用电子通知来提醒参与者何时需要完成这些任务，但过多的任务或通知可能会导致参与者感到疲惫。

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