招募患者进行临床试验的4种巧妙方法

患者的招募,今天所面临的临床试验行业面临的最大挑战保持排名。在总药物开发成本平均60%进入临床试验。此外,临床试验费用的32%流向仅仅为病人招聘和保留。

资源:Grandview研究

全球临床试验市场持续增长。每年要花费20多亿美元来招募临床试验的患者。对临床试验中招募患者的方式进行范式转换,并利用技术达到同样效果的时机已经成熟。

以下是该技术具有简化患者招募的过程在临床试验中的潜在顶部的方式。

1.虚拟临床药物试验

虚拟临床试验,也称为无场所试验,是临床试验领域即将出现的趋势。它把药物试验从诊所带到病人的家里。

使用技术工具,例如,用于注册定制的移动应用和引人入胜的患者,临床验证可穿戴设备和传感器的患者数据采集,和数字通信平台,现在可以虚拟地进行临床试验。

当使用虚拟媒介而不是传统的现场试验时,每个参与者的药物试验成本减少了一半。

此外,它提供的参与便利允许一个更多样化的参与超越物理、金融和地理边界。

2.AI/ML用于招募患者

软件主导的方法将病人招募推向了新的前沿。人工智能、自然语言处理和机器学习正在推动药物临床试验领域的新进展。

ML算法可以通过多种数据类型和病人的病历,以便扫描拿出正确的选择适合中的条款以及参与。

像电子表型这样的过程也可以从AI算法中得到提升,这反过来有助于减少种群的异质性

从各种像电子病历,医生的笔记,图像,患者扫描等,人工智能和机器学习算法的数据源绘图可以帮助提升患者的选择。

它们有潜力促进多样性,减少人口异质性,选择更有可能有可测量的临床终点的患者,并确定一组对治疗更有反应能力的患者。

Mendel.ai,deep6,和克拉拉健康是其中一些正在利用AI精简患者招募的先驱。

人工智能也可以在临床方案的设计部署。从过去的研究大型数据集可以比较确定的相似性和关注的领域。

研究人员和crs可以利用这些信息来改进即将进行的试验的方案设计,并制定有效的患者招募策略。

3.被动数据收集和分析

医疗物联网(IoMT)正在它的存在在医疗卫生领域感受。智能设备和连接技术的使用已经开始在为患者数据采集临床试验。据估计,临床试验将由可穿戴技术和预测分析,在未来10年内占主导地位。

关于身体和生理状况的实时信息可以被收集并传回给研究人员,并进行分析以整理出可量化的见解。

从血糖水平峰值呼吸流量和血压,可穿戴设备和传感器可以收集各种数据。它也可以确保遵守药物治疗方案,甚至记录病人的情绪使得它收集数据的临床试验的有益方式。

此外,如果患者每月去临床现场几次,收集到的数据接近50小时,而在可穿戴设备中,有效登录的数据接近4000小时。

这也是没有谁经常出差到现场,并从自己舒适的家在试验中可以参与临床试验的参与者无忧体验。这直接关联到在试验中较高的入学率,参与度和保留率。

More data doesn’t always mean better data or even improved outcomes. AI algorithms and predictive analytics can assist researchers to make sense of this data and use it to apply the results clinically.

随着计算能力的崛起,以及美国食品药品管理局的数字工具修改后的姿态,用于接合和招募患者的支持软件的潮流是不断上升。

4.移动技术的临床试验

使用移动技术对于实现虚拟临床试验和减轻临床试验的现场负担至关重要。有专门的药物依从应用程序可以定期以推送通知的形式发出提醒。

移动应用程序还可以让患者更容易地完成申请过程,自动填写表格并将其数字化,从而消除纸质注册的需要。

移动技术在临床试验中除了带来后勤和科学优势外,还提高了患者数据的安全性和安全性。

开发一个符合HIPAA的应用程序可以确保采取最严格的数据加密和安全措施来保护临床和患者数据免受恶意攻击。

患者也报告了参与移动试验的强烈意愿。根据一项2019研究性学习在美国,80.7%的参与者说他们愿意参加移动试验,76.4%的人更喜欢它而不是传统试验。

因此,移动健康被证明是在临床试验中推进招募患者并确保其保留的最有效方式之一,从而提高了成功几率并降低了成本。

关闭的话

技术为临床试验领域提供了有前景的好处。研究人员在设计和实施临床药物试验中结合技术所能获得的回报将是很有趣的。

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    Vinati Kamani

    Vinati Kamani博士撰写了关于新兴技术及其跨行业应用的文章Arkenea。她是一个狂热的读者,并自称是一个爱读书的人。当维纳蒂不在她的办公桌上写文章或阅读最近的趋势,她可以发现她旅行到遥远的地方,吸收不同的文化体验。