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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

Predictive Enrichment: Einsatz in klinischen Studien

verfasst von : Jonathan Koß

Erschienen in: Handbuch Digitale Gesundheitswirtschaft

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Im Durchschnitt dauert der Markteintritt eines neuen Medikaments 10–15 Jahre. Dabei entstehen durchschnittlich Kosten von 1,5– 2,0 Mrd. US-Dollar für ein pharmazeutisches Unternehmen (Harrer S, Shah P, Antony B, Hu J. Artificial intelligence for clinical trial design. Trends in pharmacological sciences. 2019; 40(8): 577–579). Eine der größten Herausforderungen der Arzneimittelentwicklung ist die hohe Misserfolgsquote bei klinischen Studien (Harrer S, Shah P, Antony B, Hu J. Artificial intelligence for clinical trial design. Trends in pharmacological sciences. 2019; 40(8): 577–579). Einer der Schlüsselfaktoren für das Scheitern einer klinischen Studie ist die Auswahl einer geeigneten Patientenkohorte. Wie kann der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) die Patientenselektion unterstützen?

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Literatur
1.
Harrer S, Shah P, Antony B, Hu J. Artificial intelligence for clinical trial design. Trends in pharmacological sciences. 2019;40(8):577–9.
2.
Berndt ER, Nass D, Kleinrock M, Aitken M. Decline in economic returns from new drugs raises questions about sustaining innovations. Health Affairs. 2015;34(2):245–52
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Scannell JW, Blanckley A, Boldon H, Warrington B. Diagnosing the decline in pharmaceutical R&D efficiency. Nature Reviews Drug Discovery. 2012;11(3):191–200.
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Singh A, Thakur N, Sharma A, editors. A review of supervised machine learning algorithms. 2016 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom); 2016: Ieee.
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Beacher FDD, Mujica-Parodi LRR, Gupta S, Ancora LAA. Machine Learning Predicts Outcomes of Phase III Clinical Trials for Prostate Cancer. Algorithms. 2021;14(5):147.
Metadaten
Titel
Predictive Enrichment: Einsatz in klinischen Studien
verfasst von
Jonathan Koß
Copyright-Jahr
2023
Buch
Handbuch Digitale Gesundheitswirtschaft

Print ISBN: 978-3-658-41780-2

Electronic ISBN: 978-3-658-41781-9

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-41781-9_16

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