结合深度现场数据和人工智能能力推进临床试验

日前，赛默飞世尔(Thermo Fisher)宣布了一项多年合作伙伴关系，将开发一款企业应用程序，该应用程序将广泛的患者招募和站点性能数据与预测模型和高级分析相结合。

Medidata Acorn AI是达索(Dassault)旗下的一家Systèmes公司，专注于生命科学的数字化转型，赛默飞世尔(Thermo Fisher)的PPD临床研究业务正在合作开发PPD TrueCast平台，该平台可以结合机器学习提供实时站点性能的广泛表示，这将为制药和生物技术公司提供优化临床研究站点选择、试验注册和研究周期时间的可操作见解。

赛默飞世尔科学公司高级副总裁兼临床研究总裁David M Johnston博士表示:“临床试验行业继续需要大数据和预测分析方面的新工具，以改善试验计划和执行，并加速临床试验。”“由于PPD和Medidata收集了大量的站点级数据，客户现在可以更好地了解我们临床研究业务帮助他们进行的任何研究的试验表现。我们已经成功地部署了这些基于机器学习的见解，使我们在拥挤的试验环境中具有竞争的选址优势。”

该平台利用人工智能(AI)模型来预测周期时间和招生表现，可以自动跟踪学习表现并预测招生风险。当需要缓解时，应用程序提供对实时站点性能指标的访问，以识别高性能站点。

Medidata Acorn AI高级副总裁Fareed Melhem表示:“人工智能和高级分析在快速变化的临床试验环境中发挥着越来越重要的作用。“我们很高兴能够与赛默飞世尔的临床研究业务并肩合作，将我们的技术、数据和专业知识结合起来。现在，我们一起为公司提供了新的方法，通过访问实时、跨行业的现场性能数据来重新考虑他们的临床试验。”

TrueCast平台建立在赛默飞世尔临床研究业务数据的基础上，这些数据来自4万个站点、5万名研究人员和2000多项研究，以及Medidata独特的数据集，这些数据来自全球140多个国家的26000多项临床试验和近800万名患者。在回顾性试验模拟中，当使用站点推荐模型来选择国家的一部分和站点足迹时，这种强大的综合资源导致III期研究的平均注册期平均缩短了1.5个月。赛默飞世尔还补充说，该公司预计预测试验里程碑的准确性将提高30%。

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