利用深度学习和预测建模推进临床试验结果：连接精准医学与以患者为中心的护理

人工智能 [AI] 与临床试验的整合彻底革新了药物开发和个性化医学的进程。在这些进展中，深度学习和预测建模已成为优化临床试验设计、患者招募和实时监测的变革性工具。本研究探讨了深度学习技术的应用，如卷积神经网络 [CNNs] 和基于变换器的模型，用于对患者进行分层、预测不良事件和个性化治疗方案。此外，预测建模方法（包括生存分析和时间序列预测）被用于预测试验结果，提高效率并降低试验失败率。为应对分析非结构化临床数据（如患者记录和试验方案）的挑战，采用自然语言处理 [NLP] 技术提取可操作的见解。一个包含结构化患者人口统计信息、基因组数据和非结构化文本的自定义数据集被整理用于训练和验证这些模型。关键指标（包括精确率、召回率和 F1 分数）被用于评估模型性能，同时考察准确性与计算效率之间的权衡，以确定临床部署的最优模型。本研究强调了 AI 驱动方法在简化临床试验工作流程、改善以患者为中心的结果以及降低试验低效相关成本方面的潜力。这些发现为将预测分析整合到精准医学中提供了稳健框架，为更具适应性和高效性的临床试验铺平了道路。通过弥合技术创新与现实应用之间的差距，本研究为推进 AI 在医疗保健中的作用做出了贡献，特别是在促进个性化护理和提高整体试验成功率方面。