综述：利用人工智能改变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

人工智能加速肿瘤药物研发，通过机器学习分析历史与实时数据优化试验标准，模拟患者群体并实时调整方案。自然语言处理快速匹配患者至临床试验，结合可穿戴设备和影像分析实现早期毒性及疗效监测。需防范算法偏差、数据安全及错误推荐，通过透明报告、偏差缓解、网络安全和医生监督保障，负责任使用AI可提升临床研究及护理水平而不牺牲患者价值。

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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开发，能够在保证患者安全和个性化护理的同时，大幅缩短研发周期。机器学习（ML）模型分析历史数据和现实世界数据，以优化入选标准、在计算机上模拟患者群体、识别研究方案中的风险，并提出实时调整建议。自然语言处理技术通过从电子健康记录中提取患者信息，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，使医疗人员能够进行实时监测。然而，加速技术发展的同一套代码也可能加剧偏见、增加数据安全问题、产生不安全的建议，并引发法律和伦理问题。因此，必须采取诸如透明模型报告、偏见缓解、强大的网络安全措施、临床人员监督以及对医疗人员和患者的教育等保障措施。如果能够负责任地利用AI，它将能够改变临床试验和肿瘤护理的方式，同时不牺牲同理心、责任感和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性化护理的前提下缩短研发时间。机器学习模型分析历史数据和现实世界数据，以优化试验标准并模拟患者群体，同时提出研究方案调整建议。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，使医疗人员能够进行实时监测。不过，AI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、网络安全和临床人员监督至关重要。在适当的保障措施下，AI能够提升临床试验和肿瘤护理的质量。

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