多年來，圍繞人工智能的討論一直集中在其徹底改變我們生活和工作方式的潛力上。在數字健康領域，它正在取得成果，人工智能現在有著廣泛的應用，包括患者和醫生的參與，以及教育和臨床試驗設計。

然而，由于該技術的參數和治理仍然基于人類決策，以及目前對其使用的理解存在局限性，因此該技術存在固有偏見等挑戰。雖然人工智能工具需要以合乎道德和負責任的方式開發，但它們的潛在好處使任何此類投資都值得。

人工智能有潛力改變社會，進而改變醫療保健，就像電力和蒸汽機改變工業化一樣。

定義人工智能

人工智能經常被誤解，人們在不了解其不同分支和功能的情況下隨意使用該術語。簡而言之，人工智能是新興創新領域的集合，這些領域本質上是根據我們對人類智能的理解構建的計算機模型，用于近似、自動化、增強和優化機器進行人類思考的能力。

它不是用戶可以不假思索地簡單應用的單一工具。人工智能有不同的類型，例如自然語言處理、機器學習、深度學習和機器視覺，它們的使用取決于具體的應用。

人工智能在臨床試驗中的應用

人工智能在臨床試驗中最有前途的用例是預測分析和分析以前試驗的數據，以確定使某些試驗比其他試驗更成功的因素。通過了解這些因素，研究人員可以專注于可以改善試驗結果的干預措施。虛擬版本的試驗或數字孿生，可以使用人工智能創建，以模擬不同的場景，并在實際試驗中實施之前測試變化的潛在影響。這有助于將代價高昂的錯誤風險降至最低，并優化試驗結果。

簡而言之，人工智能使研究人員能夠提高臨床試驗的效率和有效性，最終可以帶來更好的患者治療效果。

人工智能在醫療領域

在數字醫療領域，人工智能工具可以適應各種任務，比如搭建一個科學平臺，或者使用生成式人工智能來編寫內容。

機器學習、深度學習和自然語言處理有助于使數據分析民主化，從而深入了解如何在市場上最好地定位產品。人工智能工具可以在幾分鐘內獲取相關內容的完整語料庫并進行分析，這可能需要人類數月或數年的時間才能完成，從而提供有關空白區域和競爭對手的數據。

這允許團隊加快他們的“決策時間”并做出更明智的選擇。

真實世界的證據和人工智能

使用機器學習和自然語言處理技術，企業還可以攝取和分析大量醫療記錄和其他數據，甚至結合社交媒體帖子，以識別模式并對患者結果做出預測。這可以幫助醫療保健提供者更有效和高效地進行針對性治療和干預，從而有可能挽救生命并降低醫療保健成本。這是一個很好的例子，說明人工智能如何用于增強人類決策和改善醫療保健結果。

與所有新興技術一樣，評估人工智能技術的潛在前景和陷阱非常重要。

制藥和生物技術企業及其戰略合作伙伴應仔細評估AI技術的潛在利益和風險，并通過實際應用進行試驗以獲取洞察力，并確定這些技術如何適應其生態系統。