试验设计关键词检索结果

重新思考迷幻药临床研究中双盲安慰剂试验的必要性

Rethinking the need for double-blind placebo trials in psychedelic clinical investigations

替代试验设计认识到迷幻药的独特性质,并确保有希望的疗法能够满足监管标准。文章《重新思考迷幻药临床研究中双盲安慰剂试验的必要性》首先出现在 Reason Foundation 上。

使用 AWS 推进临床试验的环境可持续性

Advance environmental sustainability in clinical trials using AWS

在本文中,我们将讨论如何使用 AWS 支持分散式临床试验,涵盖分散式临床试验的四大支柱(虚拟试验、个性化患者参与、以患者为中心的试验设计和集中式数据管理)。通过探索这些由 AWS 提供支持的替代方案,我们旨在展示组织如何推动更环保的临床研究实践。

医疗保健中的人工智能:药物开发中机器学习的好处和挑战 [2020 年 1 月 31 日修订重新发布。]

Artificial Intelligence in Health Care: Benefits and Challenges of Machine Learning in Drug Development [Reissued with revisions on Jan. 31, 2020.]

GAO 的发现根据机构官员等利益相关者的说法,机器学习——人工智能 (AI) 的一个领域,其中软件从数据中学习以执行任务——已经用于药物开发,并具有改变该领域的潜力,行业代表和学术研究人员。机器学习应用于整个药物开发过程,可以提高其效率和有效性,减少将新药推向市场所需的时间和成本。这些改进可以通过更快地向有需要的患者提供药物来拯救生命并减少痛苦,并且可以让研究人员在罕见或孤儿疾病等领域投入更多资源。机器学习可以加速药物开发这套技术可以筛选更多化合物并在比当前过程更短的时间内将有前途的候选药物归零。药物开发早期步骤中的机器学习示例包括:药物发现:研究人员正在识别新的药物靶标,筛选用于新治疗应用的