人工智能领域的新突破：利用生成式与智能体AI创新提升临床试验效率与质量_9页_1mb

临床试验：利用AI技术提升效率与包容性

引言

临床研究领域正处于一个特殊时期，AI技术潜力在推动药物开发、临床试验效率与包容性方面备受关注。

研究方法

• 探讨在临床试验设计、患者参与等环节应用AI的实践案例。
• 强调生成式AI和代理式AI的不同功能定位。

核心保障措施

1. 训练数据的选择性

   • 建议使用精选且符合科学标准的数据进行训练
   • 编制伦理框架与审查机制以减少“幻觉”现象

2. 人机协作

   • AGENT代理AI负责标准化处理常规性任务（如筛选、分析）
   • 确立“人机协作容器”确保关键流程中的人类参与

3. 知识边界

   • 限定AI的作用边界以避免产生不符合事实的回应
   • 建立复杂情境下的监督机制

具体应用案例

• 开发“科学问答聊天机器人”用于临床试验协议咨询：
  • 在III期试验中处理数千个查询，并促进标准合规性检测
  • 提供协议澄清等专业科研解释支持

展望

AI技术将在医疗健康领域发挥更大作用，但始终强调人类能力和判断的重要性。