人工智能模型改善眼病临床试验招募

由伦敦大学学院和莫菲尔兹眼科医院研究人员领导的团队开发了一种新型人工智能 (AI) 系统，该系统可以显著减少招募针对晚期年龄相关性视力丧失的临床试验患者所需的时间和成本。

该系统专注于地图状萎缩 (GA)，这是干性年龄相关性黄斑变性 (AMD) 的一种晚期形式，会导致不可逆的视力丧失和法定失明。

直到最近，全球有 500 万至 1000 万人患有 GA，而 FDA 于 2023 年批准了两种疗效不显著的药物，这促使许多针对该疾病的新临床试验开始。新的 AI 系统展示了克服 GA 临床试验的主要障碍的潜力——招募足够多符合试验标准的患者。这项研究已发表在《眼科科学》上。

为了评估 AI 模型，研究人员对 2008 年至 2023 年期间 306,651 名 Moorfields 患者不同种族数据集中的 602,826 次光学相干断层扫描 (OCT) 视网膜扫描结果运行了一种算法，并确定了最有可能参加 GA 临床试验的患者名单。

与使用电子健康记录(EHR)上的关键字搜索来寻找临床试验患者的传统方法相比，人工智能系统识别出的候选患者数量几乎是传统方法的两倍，而且准确率更高。至关重要的是，该系统可以快速区分疾病的不同阶段，并排除可能使其无法参与试验的共存疾病患者。

在一项特定试验中，人工智能系统以 63% 的准确率筛选出 1,139 名患者，而 EHR 搜索则以 40% 的准确率筛选出 693 名患者。采用人工智能和 EHR 系统的综合方法，以 86% 的准确率确定了 604 名符合条件的患者。

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