Phesi 首席执行官谈 3 期临床试验失败的原因

快速阅读: 据《药物发现与开发》称，临床三期试验失败率高，AI与大数据助力优化设计与患者招募。Phesi利用2亿患者数据及生成式AI提升效率，减少成本，推动数字孪生体应用，加速试验进程。

记者获悉，临床三期试验是药物开发过程中最耗时且成本最高的阶段，失败率高达41%，这足以导致中小型公司破产。然而，人工智能和大数据技术的应用正逐渐改变这一现状。

临床数据科学公司Phesi的报告显示，许多三期临床试验失败的原因在于试验设计过于复杂和患者招募困难。Phesi创始人兼总裁李根博士表示，利用大数据和人工智能技术可以有效解决这些问题。

Phesi的临床试验数据库包含全球2亿多名患者的上下文数据，可实现更高效和更广泛的患者招募。通过Phesi的数据库招募患者，不仅能够缩短时间，还能提高招募的准确性。此外，Phesi利用约1.32亿名患者数据训练的生成式人工智能，可以模拟试验结果和招募周期时间，评估关键意见领袖和研究人员的表现，从而优化试验设计。

李根博士指出，患者数据与试验设计之间的一致性有助于改进试验设计，避免后续修改和其他问题，包括试验失败。尽管Phesi使用人工智能技术，但他们不使用生成式人工智能来解释患者数据，以避免潜在风险。

Phesi还致力于消除数据偏见，确保数据来自多个机构和研究人员，具有充分的统计力量。此外，Phesi利用患者档案创建数字孪生体，以部分或完全替代临床试验中的对照组，从而加速试验进程，减少所需参与者数量，并解决伦理问题。

李根博士强调，数字孪生体基于真实患者数据构建，完全模仿现实世界。这种方法特别适用于罕见病的临床试验，可以使用已故患者的数字孪生体与活体参与者一起参与试验。在肿瘤学领域，如肺癌，数字孪生体技术同样展现出巨大潜力，有助于解决特定患者群体的罕见病问题。

李根博士认为，Phesi距离用数字孪生体替代对照组的目标已经非常接近，但他们更注重追求实用且广泛适用的解决方案，而非急于求成。

(以上内容均由Ai生成)