Les thèses centrales :

  1. Avec l’aide de RWE, les chercheurs peuvent facilement vérifier la sécurité à long terme des médicaments. Cela donne un aperçu des événements indésirables qui pourraient avoir été manqués dans les essais cliniques randomisés.
  2. Le Big Data permet aux chercheurs de réduire le temps nécessaire pour commencer à analyser les essais cliniques. Parce que cela leur permet de sélectionner le bon type de patients qui conviennent parfaitement à l’étude et de ne pas perdre de temps avec les mauvais patients.
  3. Les technologies d’IA et d’apprentissage automatique surveillent les patients en temps réel pendant les essais. Cela fournit des informations précieuses sur la santé des patients et les effets indésirables des médicaments.

L’analyse des essais cliniques est un processus permettant de déchiffrer les grandes quantités de données collectées lors des essais cliniques. Ce processus comprend l’analyse de diverses ressources de données telles que le DSE, les appareils portables, les données de laboratoire et les informations génomiques.

Les sociétés pharmaceutiques dépensent en fin de compte des milliards de dollars en essais cliniques pour améliorer l’efficacité des médicaments, les résultats pour les patients et la sécurité. Autour 40 pour cent des sociétés pharmaceutiques américainesLe budget de recherche est d’environ 7 milliards de dollars par an et le coût du recrutement de patients pour les études est d’environ 40 pour cent.

L’analyse des essais cliniques permet aux chercheurs d’obtenir des informations en temps réel sur les essais de médicaments. Sur cette base, ils décident si un médicament particulier est prêt ou non à être commercialisé.

Voici un aperçu du rôle de l’analyse dans les essais cliniques :

  1. Visualisation de données: Il s’agit de créer une représentation visuelle des données pour faciliter la prise de décision et l’interprétation.
  2. Modélisation prédictive : Ici, les données historiques et l’apprentissage automatique sont utilisés pour prédire les réponses des patients et les résultats des études.
  3. Analyses statistiques: Cela implique l’utilisation de méthodes biostatistiques pour vérifier la sécurité et l’efficacité des traitements.
  4. Gestion de données: Il faut garder à l’esprit le traitement des données de l’étude, en tenant compte de l’exactitude et de la cohérence, ainsi que les processus de stockage et de sauvegarde des données.

Utiliser des preuves du monde réel dans l’analyse des essais cliniques

Preuves du monde réel (RWE) fait référence aux informations dérivées de données du monde réel (RWD) telles que les données de réclamation, les DSE, les rapports de laboratoire, les registres, etc. RWE est de plus en plus utilisé parallèlement aux données des essais cliniques traditionnels pour fournir une compréhension complète des effets du traitement.

RWE devrait avoir un impact transformateur sur l’analyse et le reporting des essais cliniques. Avec l’aide de RWE, les chercheurs peuvent facilement vérifier la sécurité à long terme des médicaments. Cela donne un aperçu des événements indésirables qui pourraient avoir été manqués dans les essais cliniques randomisés (ECR).

De plus, des preuves concrètes sont utilisées pour analyser et identifier les populations de patients qui répondent positivement aux marqueurs génétiques basés sur le traitement. Les données réelles réduisent les ressources et le temps requis pour la collecte de données. Cela augmente la rentabilité et accélère le processus de recherche, y compris l’analyse et le reporting des essais cliniques.

En exploitant les données facilement disponibles, les chercheurs peuvent mener des études avec des budgets minimes sans compromettre la validité et l’exactitude de leurs résultats. De plus, les chercheurs et les fabricants peuvent utiliser RWD pour déterminer la durabilité du traitement et réexaminer les directives de prescription, garantissant ainsi que les patients reçoivent des soins fondés sur des données probantes.

Rôle du Big Data dans l’analyse des essais cliniques

Grâce aux données excédentaires facilement disponibles, les sociétés pharmaceutiques peuvent exploiter de grandes quantités de données pour mener des analyses d’essais cliniques. Il existe cependant un défaut lié à la qualité des données. Le problème peut être résolu en introduisant la technologie IoMT, car elle peut transmettre des données sans fil sans intervention humaine. De plus, le cloud computing est une option plausible de stockage de données qui facilite la gestion des données pour les chercheurs.

De plus, le big data joue un rôle central dans le recrutement des patients pour les essais cliniques. Dans un processus traditionnel de recrutement de patients, les chercheurs contactent les prestataires, leur expliquent le programme de développement clinique et leur demandent s’ils ont des patients disposés à participer aux essais.

Sur cette base, les prestataires de soins mettraient en évidence cinq à dix patients. Cependant, les chercheurs n’obtiendraient qu’un ou trois exemplaires du lot. Mais avec le Big Data, les chercheurs cliniques peuvent utiliser les DSE et les trackers de fitness pour cartographier le monde afin d’identifier les patients souffrant de problèmes médicaux spécifiques. Vous pouvez atteindre ces patients et mener des études.

Le Big Data permet aux chercheurs de réduire le temps nécessaire pour commencer à analyser les essais cliniques. Parce que cela leur permet de sélectionner le bon type de patients qui conviennent parfaitement à l’étude et de ne pas perdre de temps avec les mauvais patients. Moins de temps signifie également moins d’argent pour le développement de médicaments.

Comment l’IA et le ML contribuent-ils à l’analyse des essais cliniques ?

Les technologies d’IA et d’apprentissage automatique surveillent les patients en temps réel pendant l’étude. Les données obtenues sont traitées et analysées par l’intelligence artificielle. Il fournit des informations précieuses sur l’état de santé des patients et les effets indésirables des médicaments.

L’utilisation d’outils d’IA et d’apprentissage automatique dans l’analyse des essais cliniques augmente la sécurité des patients et garantit des interventions rapides. Cela optimise les résultats de l’étude et réduit les risques. Cela peut également aider à prédire les interactions médicamenteuses et à étudier les profils pharmacocinétiques. Cela conduit à une compréhension plus approfondie de l’efficacité des médicaments.

À part ça, IA et ML faciliter la réutilisation des médicaments, la conception de médicaments et l’optimisation des composés principaux. Il accélère le processus de développement de médicaments en analysant les résultats expérimentaux beaucoup plus rapidement qu’un humain. Une analyse rapide signifie des coûts réduits et des chances plus élevées d’approbation réglementaire. De plus, l’intelligence artificielle est un outil pratique pour prédire les propriétés des médicaments telles que la biodisponibilité, la solubilité et la toxicité.

Diplôme

Le domaine de l’analyse des essais cliniques connaît une croissance exponentielle et promet de transformer le domaine de la recherche clinique. En exploitant la puissance de l’IA et de l’apprentissage automatique, du Big Data et des preuves concrètes, les chercheurs cliniques peuvent concevoir des études et des analyses efficaces. Cela contribuera à accélérer le développement de nouvelles thérapies et, à terme, à améliorer les résultats pour les patients.

Si vous cherchez Logiciel qui vous aide à analyser et à rapporter les essais cliniquesAlors vous êtes exactement ici. Chez Arkenea, nous pouvons vous aider Développement de logiciels pharmaceutiques Cela vous permet de mener des études cliniques. Nous proposons également un logiciel de gestion des essais médicamenteux qui automatise le processus des essais précliniques de médicaments. De plus, si vous êtes une entreprise de pharmacovigilance, nous avons le logiciel qu’il vous faut. Tout ce que vous avez à faire est de planifier une consultation avec nous dès aujourd’hui.