由倫敦大學學院和莫菲爾茲眼科醫(yī)院研究人員領導的團隊開發(fā)了一種新型人工智能 (AI) 系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以顯著減少招募針對晚期年齡相關性視力喪失的臨床試驗患者所需的時間和成本。
該系統(tǒng)專注于地圖狀萎縮 (GA)，這是干性年齡相關性黃斑變性 (AMD) 的一種晚期形式，會導致不可逆的視力喪失和法定失明。
直到最近，全球有 500 萬至 1000 萬人患有 GA，而 FDA 于 2023 年批準了兩種療效不顯著的藥物，這促使許多針對該疾病的新臨床試驗開始。新的 AI 系統(tǒng)展示了克服 GA 臨床試驗的主要障礙的潛力——招募足夠多符合試驗標準的患者。這項研究已發(fā)表在《眼科科學》上。
為了評估 AI 模型，研究人員對 2008 年至 2023 年期間 306,651 名 Moorfields 患者不同種族數據集中的 602,826 次光學相干斷層掃描 (OCT) 視網膜掃描結果運行了一種算法，并確定了最有可能參加 GA 臨床試驗的患者名單。
與使用電子健康記錄(EHR)上的關鍵字搜索來尋找臨床試驗患者的傳統(tǒng)方法相比，人工智能系統(tǒng)識別出的候選患者數量幾乎是傳統(tǒng)方法的兩倍，而且準確率更高。至關重要的是，該系統(tǒng)可以快速區(qū)分疾病的不同階段，并排除可能使其無法參與試驗的共存疾病患者。
在一項特定試驗中，人工智能系統(tǒng)以 63% 的準確率篩選出 1,139 名患者，而 EHR 搜索則以 40% 的準確率篩選出 693 名患者。采用人工智能和 EHR 系統(tǒng)的綜合方法，以 86% 的準確率確定了 604 名符合條件的患者。
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