Für jede medizinische Durchbruch, der auf den Markt kommt, werden mehrere klinische Studien durchgeführt, um ähnliche oder benachbarte Behandlungen zu testen. In den letzten beiden Jahren wurden drei von der FDA zugelassene Alzheimer-Medikamente auf den Markt gebracht. Nach mehr als zwei Jahrzehnten Rückschlägen bei Alzheimer-Studien und investigativen Medikamenten, die auf Eis gelegt wurden, gibt es jetzt eine Pipeline von fast 200 Alzheimer-Studien. Über Gesundheitszustände und Behandlungen hinweg gibt es weltweit derzeit mehr als 450.000 klinische Studien. Ca. achtzig Prozent davon sind von Verzögerungen bedroht, weil die Studienleiter einfach nicht die benötigten Freiwilligen finden, um fortzufahren.
Die Rekrutierung und Bindung von Teilnehmern sind die größten Quellen für manuelle Arbeit, Verzögerungen und Kosten bei klinischen Studien, was sie zu perfekten Kandidaten für das enorme Potenzial von KI macht, um ansonsten mühsame Prozesse zu erleichtern und sogar neu zu gestalten. Bei der Verbesserung dieser Abläufe zur Steigerung von Teilnahme und Bindung ist es wichtig, dass AI-Tools eine Rolle spielen, ohne sich vollständig von notwendigen, auf den Menschen zentrierten Interaktionen zu entfernen. Dies kann bedauerliche Auswirkungen auf die Qualität der Patientenerfahrung haben.
Ein hybrider Ansatz wurde entwickelt, um eine um bis zu 50% Steigerung der zufälligen Zuweisung von Patienten in klinische Studien zu erreichen. AI identifiziert und zielt auf Kandidaten ab, um potenzielle Studienteilnehmer zu finden, die den Standorten noch nicht bekannt sind. Sie begleitet historische Datenpunkte von Rekrutierungsfirma oder pharmazeutischen Unternehmen bei der Auswahl von potenziellen Studienteilnehmern auf Basis spezifischer Kriterien.
AI hilft bei Voruntersuchungen, um den Einschreibungsvorgang zu beschleunigen. Sobald potenzielle Teilnehmer identifiziert wurden, ist eine Voruntersuchung notwendig, um zu bestimmen, ob sie den Studienanforderungen entsprechen. Durch dieses Verfahren konnten qualifiziertere Teilnehmer schneller identifiziert werden, was zu einer effizienteren Nutzung der bestehenden und neuen Patientenpools führt.
Menschliche Pflege spielt eine entscheidende Rolle bei der Patientenerfahrung, da Patienten mit Anbietern zusammenarbeiten möchten, denen sie vertrauen. Das Gesundheitswesen ist zutiefst persönlich und intim, was eine der größten Einschränkungen von AI darstellt. Während die Technologie sich ständig weiterentwickelt und einige vorhersagen, dass sie mehr menschenähnliche Eigenschaften und Autonomie annehmen wird, wird das Halten von klinischen Studienteilnehmern über die Dauer von Studien weiterhin von geschulten Menschen – mit einer sanften Berührung, einer ruhigen Stimme und einem ruhigen Verhalten – im Vordergrund stehen.
Die Gesundheitsbranche als Ganzes ist heute vor der Herausforderung, einen Drahtseilakt zu vollziehen, um AI zur Optimierung von Prozessen zu nutzen und die Bereiche zu reservieren, die die Würde bieten, die die menschliche Berührung bieten kann. Das Finden dieses Gleichgewichts ist ein Gewinn für Unternehmen, Patienten und unseren Weg zum Fortschritt für lebensverändernde Bedingungen.