作为医生,怎么跟进人工智能不落伍?写给医生的人工智能体验课来了!
李健民

李健民

某医学AI公司

擅长:临床研究设计和分析
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2020-08-05 来源:医咖会

作者:李健民

人工智能人才报告:百万年薪巨头争抢,500万人才缺口,高考志愿新宠;

病理诊断大比拼,人类竟被人工智能打败了?

生命科学与医学研究已进入“大数据时代”;

大数据技术下的真实世界研究——搬走“三座大山”,落地临床科研

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近几年越来越多真实世界研究、大数据、人工智能的新闻出现在我们视野。正所谓隔行如隔山,医生们可能已经感受到世界在发生巨大的变化,可是却如雾里看花般看不清,说不明。我们也知道大数据、人工智能是未来的趋势,可是落实到个人,我们该如何把握?该怎么结合临床研究,在医疗领域发挥作用?我抱着分享的心态,写下系列文章,有个人观点、有基础概念,也有实操的代码和数据。希望能对刚刚起步,对人工智能有兴趣的各位医生同道有帮助。

所谓真实世界研究(real world study,RWS),指在真实的临床、社区或家庭环境下获取的多种数据,从而评价某种治疗措施对患者健康真实影响的研究。不明情况的人一听这么高大上的名词,还以为出现了一种什么新的研究方法,但其实更多强调的是一种理念。它和传统的病例对照研究、队列研究在研究设计和统计处理上方法是相通的。

与RWS有明显区别的是随机对照研究(Randomized Controlled Trial,RCT),RCT和RWS的区别已经有很多文章做过讨论了,概括起来就是前者要求严格标准化的试验环境、证据级别高,但结论不一定适合所有患者;后者的研究对象更广泛、数据量更大,可能有更强的推广性。两者更多的是互补,而不是对立,这对于医药企业来说体会更深。

药企研发新药目的是上市盈利,为了获得国家部门的审批,上市前的临床研究用RCT的方法是最好的甚至是唯一的方法,这是国家政策所致的。当药物成功上市了,为了进一步证明药物的有效性、安全性等,那么就要纳入更多的患者进行研究。这阶段的研究患者数量更多、场景更广泛、数据更多样,那么采用RWS的方法就更合适了。