利用人工智能变革临床试验和癌症护理：机遇与挑战

《The Cancer Journal》：Harnessing Artificial Intelligence to Transform Clinical Trials and Cancer Care: Opportunities and Challenges

人工智能加速肿瘤学药物开发，通过机器学习分析数据优化试验标准，自然语言处理快速匹配患者，实时监控数据提升安全性。但需防范偏见、数据安全及伦理问题，需透明报告、偏见缓解、网络安全和医生监督。

　　

摘要 通俗语言总结

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人工智能（AI）正在努力加速肿瘤药物的研发进程，能够在保证患者安全和个人化护理的前提下，大幅缩短药物研发周期。机器学习（ML）模型通过分析历史数据和现实世界数据来优化试验入选标准，进行计算机模拟，识别潜在风险，并提出实时调整建议。自然语言处理技术能够从电子健康记录中提取患者信息，从而比传统方法更快地将不同患者群体与临床试验匹配起来。通过对来自可穿戴设备和影像数据的人工智能分析，可以及早发现药物的毒性和疗效信号，使医疗人员能够实时监控患者情况。然而，同样这套用于加速技术发展的技术也可能加剧偏见、引发数据安全问题、产生不安全的建议，并引发法律和伦理方面的争议。因此，必须采取一系列保障措施，包括透明模型报告、偏见缓解、强大的网络安全防护、临床人员的监督以及对医疗人员和患者的教育。如果能够负责任地运用人工智能，它将能够改变临床试验和肿瘤护理的方式，同时不会牺牲同理心、责任意识以及以患者为中心的护理原则。

通俗语言总结：人工智能致力于加快肿瘤药物的研发速度，在确保患者安全和个人化护理的同时缩短研发时间。机器学习模型通过分析历史数据和现实世界数据来优化试验标准、模拟患者群体，并提出试验方案调整建议。自然语言处理技术通过分析电子健康记录帮助快速将患者与临床试验匹配。通过对来自可穿戴设备和影像数据的人工智能分析，可以及早发现药物的毒性和疗效信号，使医疗人员能够实时监控患者情况。不过，人工智能也可能带来偏见、安全风险和不安全的建议。为了解决这些问题，透明报告、偏见缓解、网络安全防护以及临床人员的监督至关重要。在适当的保障措施下，人工智能能够提升临床试验和肿瘤护理的质量。