2025-04-20-艾昆纬-人工智能领域有前景的新发展-利用生成性和代理性人工智能进行创新_以提高临床试验的效率和质量（英）_12页_1mb

白皮书：人工智能新进展：利用生成式与代理式AI推动临床试验效率与质量提升

IQVIA 报告的第一部分，探讨了AI在临床试验中的创新应用及成功案例。

背景与意义

• 近期技术进步使AI在临床研究中取得突破性发展。
• 生成式AI (GenAI) 转化海量数据为可用知识。
• 代理式AI (agentic AI) 能够自主处理复杂多步骤问题并控制系统。
• 需确保AI在临床研究中的安全、高效、合规使用，防止“幻觉”与偏见。

核心概念区分

• GenAI：生成内容、响应、报告或可视化。
• Agentic AI：能独立处理复杂任务和操作（如模拟驾驶汽车）。

安全与质量保障原则

• 数据筛选与封装：确保训练数据的精选性和应用环境的安全性。
• 人机协作 (Human-in-the-Loop)：在关键步骤（如数据评审、决策）引入人类监督，平衡AI与人。
• 客观性与上下文理解：特别是诊断图像分析，需标准化评级，尽可能减少偏差。
• 识别不确定性与知识边界：训练模型承认未知，避免猜测，始终检测知识缺口。
• 一致性与效率：确保不同提问方式得到一致、准确、高质量的回答。

实践应用与成功案例

• 智能科学问答聊天机器人：
  • 实施于第四季度的Phase III研究，快速准确回答涉及方案、入组、不良事件等多方面问题。
  • 缩短方案澄清响应时间，为站点人员、医学监察员/专家/申办者减负。
  • 成功要素：基于精选数据 rigorously 训练、人机协作、语言中立性、探知知识缺口与不自信。
  • 提升决策效率和方案依从性，增强合规性。
• 中央监察数据审查工具：
  • 利用GenAI进行多维度、自动化风险信号检测（患者资格、用药、不良事件）。
  • 分析比对不同专业意见，识别潜在风险并生成结构化洞察报告，暴露可能被忽略的“隐藏”风险。
  • 固化专家知识，提高审查质量，减少冗余人工评审。
• 面向操作的支持聊天机器人 (Agentic AI)：
  • 基于Agentic架构构建的平台，能够响应复杂指令生成精细、一致、准确的报告。
  • 结合多维度数据，提供高度精准的洞察，并通过流畅对话模拟增强用户体验。
  • 简化高层监管事务复杂流程，赋能人工智能，自动完成繁琐任务。
• IQVIA-NVIDIA 合作：
  • 结合双方优势（数据、见解、自动化 vs 强大的AI构建服务），致力于通过Agentic AI提高效率和质量。

未来展望

• 人工智能仍处于发展初期，仅触及表面。
• IQVIA 将持续探索Agentic AI和高级技术，赋能申办者创新，提升决策质量，共同改进患者生命体验与治疗曲线。

关于作者 (简要)

• Rajneesh Patil，IQVIA 数字策略与创新副总裁。
• 在临床试验技术、AI/ML、生成式AI方面经验丰富，持有多项专利。

总结：该报告系统阐述了生成式AI和代理式AI在临床试验中可能的创新应用模式与安全保障体系，强调了区分技术特性、精选训练数据、实施人机协作、确保客观性、识别不确定性、追求回答一致性的关键原则。通过智能聊天机器人、自动化风险识别审查工具、操作支持聊天机器人的成功案例，展示了AI在提升临床试验效率、质量、可及性以及加强合规性方面的巨大潜力。报告倡议在AI应用时注入“人类智慧”，以最大化其在改善患者生活中的可能性。