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先前研究的数据可用于 ML 算法和模型，并可从中学习。每个临床试验都有一定的里程碑要实现，对于每个里程碑，都有特定的标准需要满足，并需要生成相关文档。可以训练 ML 模型来了解试验是否已为某个里程碑做好准备。如果尚未准备好，它可以确定瓶颈，并可以根据历史知识预测达到里程碑需要多长时间。它可以生成里程碑所需的文档，并在提交给 FDA 之前将其发送给人类进行批准。对于未来的临床试验，算法可以回答诸如“我需要多长时间才能招募‘N’个肿瘤学研究受试者？”和“根据试验方案文件需要多长时间才能达到里程碑？”之类的问题。
人工智能如何增强临床数据审查和清理流程
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