专家说，AI应该解锁临床试验数据。

根据普鲁士国王的临床试验，东海岸2025会议的外包专家，人工智能（AI）有可能揭开制药行业方案和临床研究报告中隐藏的有价值的见解。

Saama的首席产品和创新官Prasanna Rao在讨论AI的小组讨论中，强调了将协议数据提供给大型语言模型（LLMS）的重要性，因此Chatgpt等工具可以支持知情的患者决策。

Rao说：“公司非常保护临床协议数据，我不确定为什么。”

这些文件已经广泛分布，包括患者。他们没有什么特别敏感的。我认为真正的担忧是，大型制药公司对AI分析这些协议并可能揭示人们可能忽略的见解感到紧张，但没有真正的恐惧理由。”

Rao敦促该行业更加透明：我们需要提供此类数据。试验中的患者希望完全了解他们的注册方式。想象一下患者上传协议并询问，在这项研究中我将经历什么？

Endo的高级临床试验经理Cole Eshbach警告说，尽管AI功能强大，但这并不总是适合每种试用情况的正确工具。埃什巴赫说，现在有一个受欢迎的俗语 - ai可以像钉子一样寻找锤子。”

仅仅因为AI可用并不意味着它是满足您需求的最佳解决方案。如果您没有大型试用数据库或必要的基础架构，则可能不是最具成本效益的选择。有时，您已经拥有的更简单的工具也可以完成工作。

BC Consulting Group的创始人兼首席执行官Bryan Clayton鼓励与会者通过日常对话尝试AI工具。我对人们的建议很简单：与chatgpt交谈，或者您使用的任何AI工具，就像您会和一个人交谈的那样。首先，将其视为对话。其次，问一下您应该问什么。听起来可能很奇怪，但是说，“嘿，chatgpt，我该问您关于此协议或主题的什么？这将指导您。如果您保持对话的进行，您将开始看到它的潜力，并意识到，哇，我实际上可以用它来做一些有价值的事情。”

代理AI：下一个前沿

展望未来，Rao指出了可以自主计划和执行复杂任务的代理AI AI系统，这是一项有助于改变临床试验的重大进步。

我建立了一个代理来帮助执行特定任务。”检查其他人是否正在进行类似的III阶段试验。它在几秒钟内给了我答案。这是这项技术的力量。其他人使用的是同样的深入研究，但是您可以使用开源工具来构建自己的工具，这更具成本效益。

他补充说，Saama正在积极地在其平台上部署此类代理商。还很早，但是在明年或两年中，我们会看到大量的时间和成本节省。现在可以自动化诸如用于采取大量手动精力的数据收集之类的任务。这可以释放知识工作者专注于更重要的工作。

科尔·埃什巴赫（Cole Eshbach）以长期的观点结束了讨论。我们不是我们需要去的地方，但是从现在起五年后，人工智能的影响可能是巨大的。现在的每个行业转变都包括AI。这将改变我们的领域，我们越早适应，我们将越多地节省资金，加快时间表并改善网站和参与者的事物。”