AI 识别肿瘤患者亚组:通用大模型难稳定提取
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AI 识别肿瘤患者亚组:通用大模型难稳定提取
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AI 综述
AI 正被用于在临床试验中更精准地识别肿瘤患者亚组,但现有研究显示,通用大模型难以从真实试验数据中稳定提取亚组信息。 背景是肿瘤药物开发已从按诊断用药转向按分子驱动特征选择患者,约 70% 完成 II 期的药物无法进入 III 期,进入 III 期的药物中仍有超过一半未获监管批准。 有研究用机器学习将急性呼吸窘迫综合征患者分为快速死亡与自发恢复三个亚群,并称可提升统计功效、可能减少所需患者数;另有模型基于已完成试验数据找到预测免疫治疗应答的生物标志物,并在独立数据集中正确区分应答者与非应答者。
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最新进展10月27日 17:48
AI 如何推进肿瘤学中的患者亚组识别报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- pharmaphorumAI 如何推进肿瘤学中的患者亚组识别
AI 正被用于在临床试验中更精准地识别肿瘤患者亚组,但现有研究显示通用大模型难以从真实试验数据中稳定提取亚组信息。肿瘤药物开发已从按诊断用药转向按分子驱动特征选择患者,约 70% 完成 II 期的药物无法进入 III 期,进入 III 期的药物中仍有超过一半未获监管批准。有研究用机器学习将急性呼吸窘迫综合征患者分为快速死亡与自发恢复三个亚群,并称可提升统计功效、可能减少所需患者数;另有模型基于已完成试验数据找到预测免疫治疗应答的生物标志物,并在独立数据集中正确区分应答者与非应答者。
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