基于人工智能的临床试验解决方案用于患者匹配业务分析报告2024-2030- AI平台中的实时数据集成为CRO扩大市场机会

都柏林，2025年1月30日（Globe Newswire） -“基于人工智能的患者匹配临床试验解决方案 - 全球战略业务报告”报告已添加到researchandmarkets.com的奉献。

基于人工智能的全球基于人工智能的临床试验解决方案的患者匹配价值为2024年的6.416亿美元，预计到2030年将达到24亿美元，从2024年到2030年的复合年增长率为24.8％。这份综合报告提供了一份。对市场趋势，驱动因素和预测的深入分析，可帮助您做出明智的业务决策。

人工智能（AI）正在通过显着提高参与者鉴定的速度，准确性和效率来改变临床试验中的患者匹配。招募患者进行临床试验的传统方法通常是耗时的，并且依靠容易出现错误和延迟的手动过程。基于AI的解决方案利用先进的机器学习算法来分析电子健康记录（EHRS），遗传数据库和病史的大量患者数据。这些算法确定了符合特定标准的合格参与者，以确保更有针对性和有效的招聘过程。

是什么推动了基于AI的临床试验解决方案市场的增长？

基于人工智能的患者匹配市场的临床试验解决方案的增长是由几个关键因素驱动的，这反映出对AI的依赖增加了，以克服临床研究的挑战。试验设计的复杂性不断提高，再加上慢性疾病和罕见疾病的日益普及，这加剧了对简化患者招募的AI解决方案的需求。AI提高试用效率和降低成本的能力也吸引了制药公司和合同研究组织（CRO）的大量投资。

数据集成技术的进步以及大型高质量医疗保健数据集的可用性不断提高，可以进一步采用AI驱动的工具。消费者行为趋势，例如越来越多的可穿戴健康设备和患者门户网站的使用，正在生成有价值的实时数据，可以利用该数据进行患者匹配。旨在促进临床研究创新的监管计划也支持基于AI的解决方案的增长。这些因素，再加上AI算法和云计算中的不断进步，在临床试验的未来中推动了市场的快速扩展，并将AI定位为基石。

是什么驱动AI在临床试验患者匹配中的采用？

临床试验的复杂性日益增加以及对个性化医学的需求不断增长，这推动了在患者匹配中采用基于AI的解决方案。随着精确药物的吸引力，试验需要具有高度特异性遗传，人口统计学和临床​​特征的参与者。AI擅长筛选大型数据集，以识别符合这些精确标准的人，从而解决了现代临床研究中的关键挑战。这种能力对于罕见疾病试验特别有价值，在罕见的疾病试验中，发现合格的参与者可能特别困难。

此外，临床试验的成本和持续时间上升正在促使制药公司采用AI驱动的解决方案来提高效率。患者招聘是试验过程中的主要瓶颈，在此阶段的延误可能会导致重大财务损失。AI简化了这一过程，减少了招聘时间表，并使试验更快地进行。在医疗保健中使用AI的监管支持，再加上数据互操作性的进步，进一步促进了这些技术的采用。这些因素共同强调了AI在应对临床试验中患者匹配的挑战中日益增长的重要性。

AI可以提高临床试验中的股权和可及性吗？

基于AI的临床试验解决方案在增强临床研究中的公平和可及性方面发挥了关键作用。从历史上看，在临床试验中某些人群群体的代表性不足一直是一个重大问题，导致结果有偏见并限制了发现的普遍性。AI可以通过确定与试验资格标准保持一致的不同患者人群，从而确保更广泛的代表性来应对这一挑战。通过分析社会人口统计数据以及临床信息，AI系统可以促进更具包容性的招聘过程，以反映现实世界患者人群的多样性。

此外，基于AI的平台可实现远程和分散的试验模型，从而扩展了在服务不足和地理偏远地区的参与者的访问。这些平台利用远程医疗和移动健康解决方案吸引患者，减少了频繁旅行到试验地点的需求。这对于机动性有限或获得专业医疗机构的个人特别有益。通过弥合这些差距，AI正在使参与临床试验，促进包容性并确保医学研究的益处更广泛地分布。

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