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임상시험에서 인공지능의 활용에 대한 분석 및 고찰 : ClinicalTrials.gov 분석
Trends in Artificial Intelligence Applications in Clinical Trials : An analysis of ClinicalTrials.gov

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  • 발행기관
    한국임상약학회 바로가기
  • 간행물
    한국임상약학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제34권 제2호 (2024.06)바로가기
  • 페이지
    pp.134-139
  • 저자
    고정민, 이지연, 송윤경, 김재현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A451426

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원문정보

초록

영어
Background: Increasing numbers of studies and research about artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have led to their application in clinical trials. The purpose of this study is to analyze computer-based new technologies (AI/ML) applied on clinical trials registered on ClinicalTrials.gov to elucidate current usage of these technologies. Methods: As of March 1st, 2023, protocols listed on ClinicalTrials.gov that claimed to use AI/ML and included at least one of the following interventions—Drug, Biological, Dietary Supplement, or Combination Product—were selected. The selected protocols were classified according to their context of use: 1) drug discovery; 2) toxicity prediction; 3) enrichment; 4) risk stratification/management; 5) dose selection/optimization; 6) adherence; 7) synthetic control; 8) endpoint assessment; 9) postmarketing surveillance; and 10) drug selection. Results: The applications of AI/ML were explored in 131 clinical trial protocols. The areas where AI/ML was most frequently utilized in clinical trials included endpoint assessment (n=80), followed by dose selection/optimization (n=15), risk stratification/management (n=13), drug discovery (n=4), adherence (n=4), drug selection (n=1) and enrichment (n=1). Conclusion: The most frequent application of AI/ML in clinical trials is in the fields of endpoint assessment, where the utilization is primarily focuses on the diagnosis of disease by imaging or video analyses. The number of clinical trials using artificial intelligence will increase as the technology continues to develop rapidly, making it necessary for regulatory associates to establish proper regulations for these clinical trials.

목차

ABSTRACT
방법론
자료 스크리닝 및 선정 기준
자료 분석 및 통계
분석 소프트웨어
결과
고찰
결론
감사의 말씀
이해 상충
References

키워드

Artificial intelligence clinical trial clinicalTrials.gov endpoint assessment machine learning

저자

  • 고정민 [ Jeong Min Go | 전북대학교 약학대학 ]
  • 이지연 [ Ji Yeon Lee | 전북대학교 약학대학 ]
  • 송윤경 [ Yun-Kyoung Song | 가톨릭대학교 약학대학 ]
  • 김재현 [ Jae Hyun Kim | 전북대학교 약학대학 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국임상약학회 [Korean College of Clinical Pharmacy]
  • 설립연도
    1
  • 분야
    의약학>약학
  • 소개
    합리적 약물치료(rational pharmacotherapy)의 보장 및 증진을 궁극목적으로 하며 이를 달성하기 위해 임상약학의 발전과 회원 상호간의 친목을 도모한다.

간행물

  • 간행물명
    한국임상약학회지 [Korean Journal of Clinical Pharmacy]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1226-6051
  • 수록기간
    1991~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 518 DDC 615

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