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J-GLOBAL ID：202202257001219273   整理番号：22A0462031

薬物開発を加速する「新しい正常」としての仮想(遠隔)臨床試験の展望【JST・京大機械翻訳】

Perspectives on Virtual (Remote) Clinical Trials as the “New Normal” to Accelerate Drug Development

著者 (4件)： Alemayehu Demissie (Pfizer Inc, New York, New York, USA) ,  Hemmings Robert (Consilium Salmonson and Hemmings, London, UK) ,  Natarajan Kannan (Pfizer Inc, New York, New York, USA) ,  Roychoudhury Satrajit (Pfizer Inc, New York, New York, USA)
資料名： Clinical Pharmacology & Therapeutics  (Clinical Pharmacology & Therapeutics)
巻： 111  号： 2  ページ： 373-381  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0721B  ISSN： 0009-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタル革命は,人間の努力の多くの分野を変換しているが,医薬品開発は比較的遅く,臨床試験における効率を高め,価値を最適化するための新興の技術に取り組んでいる。トピックは,コロナウイルス疾患2019(COVID-19)発生の面で大きな注意さえし,臨床試験の実施において前例のない破壊を引き起こし,臨床治験者とデータ分析者にとってかなりの課題と機会を示した。本論文では,薬剤開発における効率を高め,より重要なことに,臨床試験に参加するためのより容易で魅力的な手段を提供するための実行可能な選択肢として,仮想またはディジタル臨床試験による潜在的機会を強調する。仮想試験設定における試行実行とデータ収集,処理,および解析における人工知能と機械学習ツールの意味に特別の参照がなされた。患者安全性,測定妥当性,およびデータインテグリティの問題点についてレビューし,基礎となる規制および操作障壁の軽減を参照して考察を行った。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  人工知能 ,  データ解析 ,  *臨床試験 ,  ディジタル方式 ,  データ収集
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  *創薬 ,  患者安全 ,  データ完全性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 研究開発  (GU01040N) ,  薬学一般  (GU01010G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 薬物 ,  開発 ,  加速 ,  仮想 ,  臨床試験 ,  展望