Публикации по теме clinical-trials

Публикации по теме 'clinical-trials'

Машинное обучение в клинических исследованиях

Задача проведения клинических исследований непростая. Без сомнения, исследования являются жизненно важной частью медицинского процесса. Однако факт остается фактом: клинические испытания могут занимать много времени, быть дорогими и невероятно сложными в организации. Слишком часто огромные объемы работы и ресурсов вкладываются в проекты, которые оказываются безрезультатными. Хотя необходимость клинических испытаний неоспорима, нет причин подчиняться этим вызывающим головную боль..

Управление клиническими испытаниями

Слово «клинические испытания» стало модным словом во время этой пандемической ситуации. Он сыграл решающую роль в разработке вакцины для борьбы с пандемией. В разработку вакцин вносят свой вклад эксперты из разных областей, в том числе (не ограничиваясь ими) клинические исследователи, поставщики медицинских услуг, фармацевтическая промышленность, менеджеры данных, специалисты по биостатистике, специалисты по данным и программисты клинических испытаний. Сбор данных, управление, анализ и..

Понимание причины и следствия в клинических испытаниях

Автоматизация вопросов о курице или яйце в ваших исследованиях TL;DR Понимание причины и следствия между переменными в рандомизированных клинических испытаниях невозможно с помощью стандартных статистических методов. Говоря простым языком, если вы хотите предсказать, у каких пациентов могут быть побочные эффекты в зависимости от возраста, это сложно. Может быть много переменных, которые вызывают неблагоприятные события, и трудно отделить эффекты лечения от эффектов других..

Дэниел Рейтберг: Революция в клинических испытаниях с помощью ИИ для повышения эффективности

Дэниел Рейтберг: Революция в клинических испытаниях с помощью ИИ для повышения эффективности Оптимизация набора и отбора пациентов ИИ меняет ландшафт клинических испытаний, оптимизируя процессы набора и отбора пациентов. С помощью алгоритмов на базе искусственного интеллекта исследователи могут анализировать огромное количество данных о пациентах, медицинских карт и геномной информации, чтобы выявить потенциальных кандидатов, отвечающих определенным критериям для испытания. Этот..

Стандартизация программирования данных NONMEM для повышения эффективности и точности

Анализ клинических данных — неотъемлемая часть процесса разработки лекарств, напрямую влияющая на оптимизацию дозировки и оценку безопасности и эффективности лекарств. Одним из важнейших инструментов в этом анализе является программное обеспечение NONMEM (Nonlinear Mixed-Effects Modeling), мощный статистический инструмент для моделирования PK/PD в популяции. В этой статье мы подробно рассмотрим процесс программирования данных NONMEM, создание файла данных с поддержкой NONMEM из исходных..

Мониторинг поведения ваших данных

Поиск аномалий и основных причин проблемы Статья, опубликованная в сентябре 2022 года исследователями из Salesforce Research и Carnegie Mellon, — это замечательная работа, которая поднимает крышку черного ящика обнаружения аномалий данных во временном ряду. Этот подход рассматривает аномалии в данных временных рядов как случаи, которые не следуют нормальным причинно-следственным связям. Подход авторов разбивает проблему обнаружения аномалий на ряд более мелких модулей низкой..

Design for Intelligence — взгляд на использование ИИ в медико-биологической отрасли (часть 1)

Использовать ИИ или не использовать ИИ больше не вопрос — глядя на быстрый прогресс в развитии и инновации вокруг ИИ — кажется, что ИИ изменит и изменит способ работы отрасли здравоохранения и наук о жизни (HLS). Давайте посмотрим, как развивается использование ИИ в пространстве HLS — начиная с проблем с данными и инициатив, заканчивая моментальным снимком использования в бизнесе и, наконец, некоторыми текущими усилиями по созданию благоприятной экосистемы. Аспект данных : ИИ..