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招聘始终是规划临床试验最有挑战性和不可预测性方面之一,AD研究比大多数都面临更大的阻力最大阻塞之一是需要在不可逆脑损耗前早期识别AD病人聚焦prodromalADAD有内存缺陷早期信号但功能上独立理想参与者可能从未向内科医生表示AD风险或求医求医,诊断这些病人时使用PET扫描或lubar穿孔也可能复杂、昂贵、侵扰性强而不十分具体化,增加更多复杂问题

lol买外围用什么软件取而代之的是,我们认为,通过利用人体数据分析、人工智能和机器学习以及新出现生物标志体(血液、数字、成像、基因组学),保健系统和赞助者将能够更有信心地识别潜在病人库以进行这些测试这将产生更快和更可预测的招聘努力,同时提高病人和提供者对老年痴呆症初级阶段风险的认识此外,这些工具可增强赞助者丰富试验群和识别可能面临更快发展风险或从治疗中看到更多好处的病人的能力。

ROADMAP协作

近代博客Uspenskaya-Ca这些数据集可包括电子医疗记录、AD注册数据、前临床实验结果、数字连接设备数据、成像结果、实验结果和以人口为基础的索赔数据

当前的挑战是如何大规模存取并整合这些数量不等的数据源,以便我们能够更有效地驱动新创AD研究

所有这些数据集都存放在不同地方,格式不同,并受独有所有者控制。单靠自身无法产生最优查找和辨别原状病患者所需的深度知识加入这些信息库可提供更完整的视图王者荣耀kpl外围投注加速开发AD处理方法时,我们需要建立协作关系,传统保健行业商家、医院、病人倡导集团、学术界和政府机构通过协作很容易存取并整合这些数据集开发新工具方法并解开有关该疾病的新洞见这种合作将有可能辨别原状病人趋势并发现指标显示某些人群有较高风险转入表征AD,这将使招聘工作更有效和更可预测这种方法还有助于识别更容易快速递增或更有可能从治疗中受益的病人群。

我们已经看到一些协作例子,包括创新医学计划ROADMAP项目并试图创建协作框架使用实战证据 AD研究821万欧元项目包括26个合作伙伴包括药厂、大学、研究组织、管理机构和非营利集团,它们联合致力于开发方法,以可扩展和可转移化整合多套AD患者实战结果工具开发中,数个正在通过实验项目测试研究将为全欧实战证据平台AD打基础

挑战

协作为未来的临床研究提供强大的模型但仍有许多障碍有待克服技术存取甚至最口味数据格式时, 我们需要解决数十年来控制药厂的数据控制文化问题有了正确的结构,共享数据承诺向所有利益攸关方提供值,提高我们快速廉价发现新处理法的能力

信息治理和数据隐私也受到关注lol买外围用什么软件信息丰富数据集合并并并联结AD病人后,无意识别病人风险成为风险,必须通过更严格的数据控件和数据隐私工具整合程序专家解决。尽管处理保健数据始终是一个大问题,但在处理敏感数据方面意义特别重大 — — 患者尚非表征性,但进化严重削弱 — — 代价高昂 — — 疾病方面可能步入正轨者处理敏感数据方面。

缺医少药意味着许多人不想知道自己是否有这种疾病,lol买外围用什么软件观察健康人群并寻找假阳性ADlol买外围用什么软件和临床研究所有创新一样,支付者和管理者必须加入。英国国家保健英才学院和荷兰药评委都参与ROADMAP项目令人满怀希望。美国食品药品管理局也表示支持以通过实战证据代理决策药厂将继续就最能使用现实世界数据加速药物开发以及如何整合现有数据集以造福所有参与伙伴,包括支付者、监管者、医生和病人展开对话

lol买外围用什么软件由于AD的巨大挑战以及个人化处理方法可能对病人和社会产生巨大影响,显然需要新的协作和研究模式。医保领域现有数据、技术工具及研究知识越来越多,因此实现AD真正影响所需规模的机会摆在我们面前。但是这需要协作,拥有正确的跨伙伴治理模型和可扩展数据整理和整合能力。越快合并这些资产越快加速治疗AD

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