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艾昆纬：2025 AI新进展：生成式AI与代理型AI助力临床试验效率与质量提升白皮书（中译版）（12页）.pdf

上传人： Y**** 编号：626925 2025-04-18 12页 1.89MB

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1、White PaperPromising New Developments in Artificial Intelligence:Innovating with Generative and agentic AI to drive efficiency and quality in clinical trialsRAJNEESH PATIL,VP,Digital Innovation and Strategy,IQVIAPart 1 of a 4-part series highlighting key innovations in clinical trialsTable of conten

2、tsOverview 1How the bar was raised:ensuring safe and efficient use 2Selectivity of the training data 3Taking a multi-pronged approach to safeguarding efficiency and quality 3Curating and containerizing data 4Integrating“human-in-the-loop”4Harmonization of response 5Objectivity and context of use 5Re

3、cognizing uncertainty and knowledge gaps 5Putting principles into practice:use cases of successful utilization 6Successful utilization of a scientific chatbot in a Phase III trial 6Data review:empowering central monitors and CRAs 7Talking to your analytics:an agentic AI platform for monitoring suppo

4、rt 8Looking ahead:supporting a shared vision to improve patient lives 8About the author 9 |1OverviewAs implied by the article title Promising New Developments in Artificial Intelligence these are extraordinary times for the clinical research arena.Each year,with ever-increasing anticipation,thought

5、leaders and industry professionals speculate and debate where and how to best unlock AIs potential to help to make clinical trials more efficient and inclusive and ultimately move healthcare forward by improving site and patient experiences.Within the vast and complex clinical trial ecosystem,there

6、has been no dearth of opportunities to harness these remarkable technologies whether in design and planning,patient engagement,trial delivery,clinical monitoring,regulatory submissions,or well beyond into the commercial drug development space.Recently,however,the landscape has transformed,thanks in

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本文主要介绍了人工智能在临床试验中的应用，以及如何通过创新的人工智能方法提高临床试验的效率和质量。文章首先区分了生成式人工智能（GenAI）和代理式人工智能（agentic AI），并强调了在临床研究中使用这些技术时需要采取的多方面安全措施。这些措施包括：精心策划和“容器化”数据、将“人类在循环”整合到系统中、响应的协调、客观性和使用上下文、认识不确定性和知识差距。 文章接着介绍了几个成功的应用案例，包括在第三阶段试验中使用的科学聊天机器人，该机器人能够快速准确地回答各种科学和特定协议的问题，从而加速了获取协议澄清的周转时间。另一个案例是数据审查工具，它能够超越自动响应，进行真正的科学分析和解释，从而显著提高了数据报告的质量控制。最后一个案例是一个代理式AI平台监控工具，它能够通过简单的对话命令回答高度具体的监督查询。 总的来说，文章强调了在临床试验中使用人工智能的潜力，以及通过创新的方法提高效率和质量的重要性。
人工智能在临床试验中的应用有哪些优势？ 如何确保人工智能在临床试验中的准确性和可靠性？ 人工智能如何帮助提高临床试验的效率和质量？
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