Wissenschaftler lehren Maschinen zu klinischen Studien mehr Erfolg

Okt 25, 2019
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Wissenschaftler lehren Maschinen zu klinischen Studien mehr Erfolg

Wissenschaftler sind in der Lehre Computer, um herauszufinden, warum die Menschen Sie akzeptieren oder ablehnen von Einladungen zur Teilnahme an klinischen Studien. Die Rekrutierung einer ausreichenden Anzahl von Teilnehmern ist eine aktuelle Herausforderung in der medizinischen Forschung beeinträchtigen können Ergebnisse oder beenden Sie einige Studien zusammen.

Forscher am Cincinnati Children ‚ s Hospital Medical Center berichten im Journal of the American Medical Informatics Association werden Sie mit so genannten „machine-learning“ – Technologien, um vorherzusagen, ob die Patienten werden teilnehmen.

„Herausforderungen, die mit der Rekrutierung von Patienten für klinische Studien sind ein wesentliches Hindernis für eine rechtzeitige und effiziente translationale Forschung“, sagte Yizhao Ni, PhD, führen Autor und ein Forscher in der Abteilung der Biomedizinischen informatik an der Cincinnati Kinder. „Das ultimative Ziel unserer Forschung ist, die Auswirkungen auf die Rekrutierung von Patienten Strategien zur Erhöhung der Teilnahme an klinischen Studien, und um sicherzustellen, dass die Studien abgeschlossen werden können und die Daten sind aussagekräftig.“

Die Autoren berichten in Ihrer Studie, dass Ihre automatisierten Algorithmus war signifikant besser bei der Vorhersage der Teilnahme der Patienten reagieren können als das Programm, das simuliert das aktuelle Einstellungsverfahren.

In der Studie, etwa 60 Prozent der Patienten angesprochen, die mit klassischen Recruiting-Praktiken letztlich zugesagt. Forscher prognostizieren, dass Ihre neuen automatisierten Algorithmus könnte push-Akzeptanz-raten von bis zu ungefähr 72 Prozent. Ni und seine Kollegen weiter zu entwickeln und verfeinern Sie den Algorithmus aus, Ihr Ziel ist die Erhöhung der Akzeptanz über 72 Prozent.

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