Разработка Лекарств при Болезни Альцгеймера
Фон
В испытаниях на болезнь Альцгеймера (БА) мы используем клинические шкалы для оценки эффективности лечения. Чтобы улучшить точность результатов, можно применять машинное обучение для создания цифровых двойников. Эти цифровые двойники дают персонализированные прогнозы о том, как может измениться состояние пациента, если он получит плацебо. Включив эти прогнозы в дизайн испытаний, мы можем увеличить статистическую мощность или сократить количество участников в фазах 2 и 3.
Метод
В двойном слепом испытании фазы 2 под названием AWARE участвовали 453 пациента в возрасте от 55 до 85 лет с ранней стадией БА. Их случайным образом разделили на группы, где одна получала плацебо, а другая — одну из трех доз тиловонемаба в течение 96 недель. Мы рассчитали прогностические баллы для измерения изменений в когнитивной функции с помощью двух шкал: Сумма Боксов Шкалы Клинической Деменции (CDR-SB) и Когнитивной Подшкалы Оценки БА 14 (ADAS-Cog 14). Мы оценили, насколько можно уменьшить количество участников, изучив связь между этими баллами и результатами испытаний.
Результаты
На 96-й неделе изменчивость прогностических баллов была ниже, чем изменчивость результатов испытаний. Корреляция между прогностическими баллами и результатами испытаний была умеренной, что указывает на хорошую связь. Используя методологию цифрового двойника, мы смогли сократить общую изменчивость результатов примерно на 11% по сравнению с традиционными методами.
Заключение
Применение методологии цифрового двойника может потенциально сократить необходимый размер выборки для испытаний на 5-10%, при этом сохраняя высокую статистическую мощность. Это сокращение может уменьшить время набора участников и снизить количество пациентов, получающих плацебо, что может привести к более высокому уровню участия пациентов.
Улучшение Клинических Испытаний с Помощью ИИ
Клинические испытания необходимы для разработки безопасных и эффективных методов лечения. Чтобы эти преимущества стали частью повседневной медицинской практики, наша платформа на основе ИИ, DocSym, объединяет стандарты ICD-11, клинические протоколы и исследования в легко доступный ресурс для медицинских работников.
Оптимизация Операций в Здравоохранении
В современной системе здравоохранения эффективность является ключевым фактором. Наши мобильные приложения помогают с планированием, мониторингом лечения и телемедициной, упрощая управление уходом за пациентами и расширяя цифровые услуги.
Улучшение Результатов для Пациентов
Используя ИИ, клиники могут улучшить рабочие процессы, повысить результаты для пациентов и сократить зависимость от бумажных процессов. Узнайте, как мы можем поддержать вашу практику на aidevmd.com.
Как Усилить Онлайн-Присутствие Клиники
В сфере здравоохранения клинические исследования играют ключевую роль, продвигая медицинские инновации и формируя репутацию медицинских учреждений. Важным аспектом онлайн-присутствия является видимость в интернете. Эффективная стратегия поиска в Яндексе и Google позволяет вашей клинике выделяться среди конкурентов, снижая стоимость привлечения каждого пациента.
Основу успешной оптимизации составляет количество контента, правильный выбор ключевых слов и нацеленность на регион, которые должны соответствовать запросам целевой аудитории.
Если вас интересуют конкретные решения для усиления онлайн-присутствия, наша платформа предлагает готовые инструменты, включая создание и оптимизацию контента, адаптированного под поисковые системы. Готовый медицинский сайт и мобильное приложение доступны по адресу https://aimdoc.ru/docsym. Более подробную информацию можно получить, связавшись с нами через Telegram http://t.me/flycodetelegram.
