Clinical Trials and Machine Learning: Regulatory Approach Review

临床试验 医学 人工智能 机器学习 风险分析(工程) 数据科学 计算机科学 病理
作者
Diego Alejandro Dri,Maurizio Massella,Donatella Gramaglia,Carlotta Marianecci,Sandra Petraglia
出处
期刊:Reviews on Recent Clinical Trials [Bentham Science]
卷期号:16 (4): 341-350 被引量:8
标识
DOI:10.2174/1574887116666210715114203
摘要

: Machine Learning, a fast-growing technology, is an application of Artificial Intelligence that has provided important contributes to drug discovery and clinical development. In the last few years, the number of clinical applications based on Machine Learning has been constantly growing and this is now affecting the National Competent Authorities during the assessment of most recently submitted Clinical Trials that are designed, managed or that are generating data deriving from the use of Machine Learning or Artificial Intelligence technologies. We review current information available on the regulatory approach to Clinical Trials and Machine Learning. We also provide inputs for further reasoning and potential indications, including six actionable proposals for regulators to proactively drive the upcoming evolution of Clinical Trials within a strong regulatory framework, focusing on patient’s safety, health protection and fostering immediate access to effective treatments.
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