人工智能模型改善眼病臨床試驗招募

由倫敦大學學院和莫菲爾茲眼科醫(yī)院研究人員領(lǐng)導(dǎo)的團隊開發(fā)了一種新型人工智能 (AI) 系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以顯著減少招募針對晚期年齡相關(guān)性視力喪失的臨床試驗患者所需的時間和成本。

該系統(tǒng)專注于地圖狀萎縮 (GA)，這是干性年齡相關(guān)性黃斑變性 (AMD) 的一種晚期形式，會導(dǎo)致不可逆的視力喪失和法定失明。

直到最近，全球有 500 萬至 1000 萬人患有 GA，而 FDA 于 2023 年批準了兩種療效不顯著的藥物，這促使許多針對該疾病的新臨床試驗開始。新的 AI 系統(tǒng)展示了克服 GA 臨床試驗的主要障礙的潛力——招募足夠多符合試驗標準的患者。這項研究已發(fā)表在《眼科科學》上。

為了評估 AI 模型，研究人員對 2008 年至 2023 年期間 306,651 名 Moorfields 患者不同種族數(shù)據(jù)集中的 602,826 次光學相干斷層掃描 (OCT) 視網(wǎng)膜掃描結(jié)果運行了一種算法，并確定了最有可能參加 GA 臨床試驗的患者名單。

與使用電子健康記錄(EHR)上的關(guān)鍵字搜索來尋找臨床試驗患者的傳統(tǒng)方法相比，人工智能系統(tǒng)識別出的候選患者數(shù)量幾乎是傳統(tǒng)方法的兩倍，而且準確率更高。至關(guān)重要的是，該系統(tǒng)可以快速區(qū)分疾病的不同階段，并排除可能使其無法參與試驗的共存疾病患者。

在一項特定試驗中，人工智能系統(tǒng)以 63% 的準確率篩選出 1,139 名患者，而 EHR 搜索則以 40% 的準確率篩選出 693 名患者。采用人工智能和 EHR 系統(tǒng)的綜合方法，以 86% 的準確率確定了 604 名符合條件的患者。

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