统计分析是所有临床研究的基石和药物的批准。然而,这并非总是如此。

临床试验设计使用统计原则成为常态二战后在美国。他们帮助开发人员确定药物的功效在更广泛的人口,但未能考虑个体之间的在治疗反应。

考虑到这些可变性,亚组分析使用。亚组分析被认为是一个扩展传统的统计分析。它需要团队事先选定变量他们认为会导致结果的变化然后分析数据使用的意思是,中位数,标准差,相关性等来证明或反驳他们的预测。

这种传统的小组很容易进行分析和理解,然而,结果可以是有限的。因为依赖预定设置的变量不会揭示小说特征影响治疗结果不是最初的分析计划的一部分。例如,如果团队假设年龄或性别产生重大影响的结果,他们不会发现变量相关的遗传学,生物标记,或并发症。

传统的统计方法也不能识别模式,涉及多个变量的影响——例如肥胖病人50岁以上的,或有一个特定的生物标志物病人,治疗之前和失败。

然而,最近的进步分析功能,利用人工智能和机器学习(AI /毫升),亚组分析方法带来新的敏捷性。更快的处理和扩展内存容量,分析人员可以进行更健壮的子群分析,提出更广泛的问题和依赖算法发现有意义的趋势。

最先进的平台,包括IQVIA的分组人口优化和建模解决方案(索姆)解决方案,使用算法快速分析广泛的数据集和识别特征或特征与治疗结果的组合。先进的人工智能/毫升和增强数据可视化工具自动化分析过程,揭示变量带来额外的精度和洞察力的分析过程。

这种新方法允许:

• 更广泛的组定义。算法可以为群数量确定更精确的边界。例如,如果一个团队想要了解自诊断影响治疗结果,与传统分析方法可能前群患者根据他们是否诊断前6日12和24个月。而使用AI /毫升平台的算法可以看看结果在所有患者中,然后确定哪些时间框架触发重大变化。例如,病人在18个月之前有更好的治疗效果。这允许分析师链接时间更精确地诊断结果,招聘到更大的人群,这可能公开审判,支持参数扩展标签要求。
• 模糊特征的组合。可以训练算法确定模糊特征的组合,否则去未被发现的。例如,IQVIA最近使用索姆帮助制药公司评估神经系统药物的安全性和有效性在一个广泛的患者人群。平台确认30小学和派生的候选生物标志物,影响治疗反应和反映各种人口统计资料和疾病特征。几个亚种群的识别是反直觉的。中发挥了关键作用的数据开发包含/排除标准的3期临床试验和辅助支持更广泛的标签要求。
• 明确患者处于危险之中。AI /毫升亚组分析平台可以更精确地识别亚种群不良事件的风险。例如,如果一个有经验的高血压研究的患者百分比服用此药后,都是65多,很容易假定所有老年患者面临这种风险。然而,该算法可能会发现所有的病人也有一个共同的生物标志物,或伴随疾病,从而缩小定义人口处于危险之中。这个安全可以让更多的人受益于一种药物而不是扣除每个人都在65岁以上。
• 减少人为错误。人工智能驱动算法不受偏见,避免1型错误率——分析师得出错误的结论,当他们发现数据,支持他们的假设。IQVIA索姆平台是专门训练来控制这些错误,减少错误假设的风险。

一个更精确的未来

这对类固醇的亚组分析带来了新的灵活性以前不可能的。分析师可以使用它来解决新的基因组学和精密医学相关研究问题,并更好地理解多个生物标志物之间的相互作用。

这些创新带来一些新的并发症。如此高的量纲分析可以把缺乏清晰度和交付成果不能容易解释。这种风险可以减轻通过与专家精通使用基于AI /毫升的分析方法,尽管这样的人才很难找到。

缺乏可用的技能正在放缓的采用这些技术,可以影响监管机构和供应商是否接受结果。必威官方在线

主人公统计师和管理者可以解决这个谨慎使用AI /毫升平台生成新的假说,然后验证使用传统统计方法。这允许开发人员利用人工智能的力量/毫升的前沿分析,同时提供一个额外的层的传统分析来验证结果。

随着行业变得更加熟悉这项技术将会带来新的力量和敏捷性的亚组分析的过程。最终我们将能够准确地确定何时和为什么患者会回应治疗带来更大的安全、功效,市场表现为新药进入市场。