SPJ｜Health Data Science 突破临床试验瓶颈：AI提升预测准确性

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以下内容转载自 Science 合作期刊： 在全球医疗研发领域，临床试验是开发新疗法的重要步骤，但其高昂的成本和低成功率一直是困扰研究者的难题。近期发表在 Science 合作期刊 Health Data Science 上的一项研究，通过将选择性分类（Selective Classification，SC）方法与分层交互网络（Hierarchical Interaction Network，HINT）结合，显著提升了临床试验批准预测的准确性和可解释性。本文将深入探讨这一创新方法如何在不确定性量化方面取得突破，进而优化资源配置、降低试验风险、加速药物开发进程。通过实际案例分析，我们将展示该方法在早期预警和成本节约方面的潜力，以及未来研究方向的展望。这一研究不仅为临床试验管理提供了新的视角，也为个性化医疗的未来发展带来了希望。 作|者|团|队|介|绍 陈添翼 硕士研究生 上海财经大学  Shanghai University of Finance ………………………………