人工智能優化臨床試驗設計與運作
隨機對照試驗仍是評價新療法獲益與風險的金標準,但成本高昂、招募困難與隨訪漫長等問題長期存在。研究人員提出人工智能賦能的臨床試驗工程框架,主張將計算工具嵌入試驗全流程,提升效率與證據質量。
傳統試驗面臨瓶頸
傳統臨床試驗長期受成本高昂、樣本量受限、入排標準複雜及患者招募困難等因素制約,隨訪週期亦往往漫長,令新療法的評價效率難以提升。
與此同時,大量設計質量不足甚至數據可靠性存疑的研究進入文獻體系,臨床證據中的噪聲因此不斷增加,影響醫生與患者的決策依據。

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