近日，DPharm会议在波士顿举行，今年的会议聚焦于使临床研究现代化的创新举措。本文分享一些参会行业专家的思考。

1. “患者第一”的理念越来越强

在今年的DPharm会议上，有几个话题引起了与会者的共鸣，如“紧迫性是推动行业内部创新的关键”和努力提倡“在临床操作中加强以患者为中心”的理念。

Curebase公司是一家分散式临床试验软件平台和临床服务提供商，该公司负责临床试验创新的副总裁Jane Myles说：“近期的创新发展使招募患者进入临床试验变得更加容易，同时也为实现质量、创新和多样性的最优化提供了新机会。此外，分散式和混合式临床试验的设计越来越受到患者的欢迎，使患者友好型临床试验的设计变得更加简便易行。”

2. 自然语言处理助力非结构化数据理解

在DPharm会议上另一个中心议题是：缺乏结构化的、纯粹的患者数据，无法为临床试验提供信息。医疗技术和分析公司Verana Health的执行总裁Sujay Jadhav说：“80%以上的医疗数据是非结构化的，包括电子健康记录的文本笔记，这往往反映了医生的想法、患者的体验，其中甚至包括关键症状和诊断信息。”

对于患者的病程，这种非结构化数据提供了更加全面的看法，可以帮助医务人员做出更佳决定。Jadhav称：“自然语言处理使我们有可能以标准化和可重复的方式让非结构化数据产生意义，这种技术已经在帮助我们推进研究和进行临床决策了。对于生物技术公司和制药公司来说，利用自然语言技术提取关键数据，对这些信息进行大规模地解读，可以加速治疗方法的开发，改善患者生活现状。”

3. 数字生物标志物、人工智能和可穿戴改善就医环境

会议上还有两个创新主题非常突出：一是利用数字健康技术增加患者参与临床试验的机会，二是根据连续可穿戴传感器采集的真实数据正在越来越多地使用数字生物标志物。会议还强调了人工智能和机器学习在临床试验中的潜力。

Biofourmis公司专门通过个性化的、预测性的虚拟护理和数字疗法来改善对患者的护理。该公司首席运营官Jaydev Thakkar说：“与会者谈到，不断变化的监管准则需要提高明确性。但是，还有一种议论声认为，监管机构正越来越接受技术创新。”

Thakkar表示：“许多讲者分享了对患者和治疗现场的调查数据，这些数据清楚地表明，主办单位和合同研究组织有责任让面向患者的数字技术易于使用，有责任提供如下服务：对患者、治疗现场和物流进行技术支持，对数据进行远程分析和监测等。总的来说，我们已经从讨论潜在的颠覆性观念，转变到分享创新经验及如何扩大规模的实际问题上。”

Thakkar指出：“临床试验中的多样性和包容性虽然受到很多关注，但这个主题仍然是一项挑战，需要整个行业协同努力来应对。”

4. 传统依赖主观终结点的临床试验变得客观

Beacon Biosignals公司将人工智能应用于脑电图，对神经疾病和精神疾病展开精准医疗。

该公司执行总裁兼联合创始人Jacob Donoghue博士说：“对于我们这些将人工智能应用于医疗保健领域的机构来说，会议对于如何使临床试验现代化的讨论特别令人欣慰。长期以来，由于依赖主观终结点和现场研究资料，缺乏收集大型数据集的工具，神经学和精神病学的临床试验一直受到数据质量差和数据量不足的困扰。但是，随着经济型硬件的出现，远程大脑监测变得容易实现了；机器学习技术的出现，能够分析大量脑电图数据。现在，我们可以更加清晰地了解大脑和神经系统疾病了。”

（作者：Brian Buntz，来源：Drugdiscovery＆trends）

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