最近，可穿戴技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步已經(jīng)開始改變循證醫(yī)學(xué)，為下一代“深度”醫(yī)學(xué)的未來提供了誘人的一瞥。盡管基礎(chǔ)科學(xué)和技術(shù)取得了驚人的進(jìn)步，但主要醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的臨床轉(zhuǎn)化仍然滯后。藥物開發(fā)與臨床試驗(yàn)的成本和失敗率居高不下，超過三分之二的化合物在實(shí)驗(yàn)室到臨床治療這條“死亡谷”中死去，將一種藥物成功投入臨床的花費(fèi)超過15-25億美元，再加上醫(yī)療系統(tǒng)固有的低效和缺陷，導(dǎo)致臨床研究出現(xiàn)危機(jī)。

雖然COVID-19大流行暴露了臨床試驗(yàn)領(lǐng)域固有的系統(tǒng)局限性，但它也推動(dòng)了一些積極變化，包括新的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，以及向更以患者為中心和更直觀的證據(jù)生成系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變。在不久未來，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)人工智能（AI）的應(yīng)用將從各個(gè)角度重振臨床研究。近期，美國MD安德森癌癥中心的Vivek Subbiah教授Nature Medicine上發(fā)表了一篇文章，分享他對(duì)未來臨床試驗(yàn)和循證醫(yī)學(xué)的看法，并就臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)、實(shí)施和證據(jù)生成方面需要改進(jìn)的地方進(jìn)行了深度思考。魔方在此整理以供參考。

臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)

隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)(RCT)的挑戰(zhàn)

RCT一直是所有醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生證據(jù)的金標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)樗鼈冊(cè)试S在沒有混雜因素的情況下對(duì)療效進(jìn)行無偏倚估計(jì)。理想情況下，每種藥物或干預(yù)都應(yīng)通過RCT進(jìn)行測(cè)試，但是，很多情況下開展RCT并不可行，原因包括及時(shí)生成證據(jù)的挑戰(zhàn)、費(fèi)用、針對(duì)較窄人群的設(shè)計(jì)限制了普適性、倫理問題以及開展試驗(yàn)所需的時(shí)間。當(dāng)RCT完成和發(fā)表時(shí)，它們可能很快就過時(shí)了或不能適用于當(dāng)下背景。僅在心臟病學(xué)領(lǐng)域，由于招募方面的挑戰(zhàn)，就有30000項(xiàng)RCT尚未完成。此外，目前試驗(yàn)的設(shè)計(jì)多是孤立的，許多臨床問題仍未得到解答。因此，傳統(tǒng)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)范式必須適應(yīng)當(dāng)代基因組學(xué)、免疫學(xué)和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的快速進(jìn)展。

臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)展

在過去十年中，主方案(master protocols，適用于幾個(gè)子研究的總體研究方案)的設(shè)計(jì)與實(shí)施取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，大大改善了RCT的停滯狀態(tài)。此外，主方案可能涉及對(duì)單一疾病或由生物標(biāo)志物或疾病實(shí)體定義的多種疾病開展平行干預(yù)性研究。主方案包括四類不同的研究——傘形試驗(yàn)（umbrella study）、籃子試驗(yàn)（basket study）、平臺(tái)試驗(yàn)（platform study）和主觀察性試驗(yàn)(master observational tria，MOT)。這些研究設(shè)計(jì)都非常獨(dú)特且具有靈活性。由于基因組學(xué)、新療法和臨床轉(zhuǎn)化的快速發(fā)展，腫瘤學(xué)領(lǐng)域比其他醫(yī)學(xué)領(lǐng)域更為領(lǐng)先，從而開創(chuàng)了精準(zhǔn)腫瘤學(xué)時(shí)代。

圖：主方案的分類

傘形試驗(yàn)，是根據(jù)分子改變分層，評(píng)估針對(duì)同一疾病實(shí)體的多種靶向治療的研究設(shè)計(jì)。如I-SPY（Investigation of Serial Studies to Predict Your Therapeutic Response With Imaging And Molecular Analysis）乳腺癌試驗(yàn)和Lung- MAP（Lung Cancer Master Protocol）試驗(yàn)

籃子試驗(yàn)，是一項(xiàng)組織未知或與組織學(xué)無關(guān)，針對(duì)具有共同分子改變的多種疾病類型評(píng)估相應(yīng)靶向治療的研究設(shè)計(jì)。如VE-BASKET試驗(yàn)、ROAR（Rare Oncology Agnostic Research）試驗(yàn)、ARROW試驗(yàn)和LIBRETTO-001試驗(yàn)。

平臺(tái)試驗(yàn)，是一種多組、多階段的研究設(shè)計(jì)，在相同的主方案背景下，將幾個(gè)干預(yù)組與一個(gè)共同的對(duì)照組進(jìn)行比較。此外，因?yàn)闆]有固定的結(jié)束日期，平臺(tái)試驗(yàn)可以一直隨著時(shí)間的推移而進(jìn)行，并且由于采用了共同的對(duì)照組，從而確保納入干預(yù)/實(shí)驗(yàn)組的患者比例高于對(duì)照組，因此比傳統(tǒng)試驗(yàn)更有效。如COVID-19治療隨機(jī)評(píng)估（RECOVERY）平臺(tái)試驗(yàn)和英國晚期乳腺癌血漿分子譜分析指導(dǎo)治療選擇(plasmaMATCH)平臺(tái)試驗(yàn)。

主觀察性試驗(yàn)，是一項(xiàng)前瞻性、觀察性研究設(shè)計(jì)，廣泛接受不依賴于生物標(biāo)志物標(biāo)簽的患者，并收集每名參與者的全面數(shù)據(jù)。MOT結(jié)合了主干預(yù)試驗(yàn)和前瞻性觀察性試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并試圖將基于生物標(biāo)志物的主干預(yù)方案的功效與真實(shí)世界數(shù)據(jù)(RWD)的廣度相結(jié)合，非常適合于收集許多專業(yè)的前瞻性RWD。如腫瘤檢測(cè)和治療結(jié)果注冊(cè)(ROOT)MOT。

生物標(biāo)志物的開發(fā)和試驗(yàn)終點(diǎn)的定義

為了加快藥物開發(fā)和臨床試驗(yàn)，我們需要定義生物標(biāo)志物(臨床、病理或生理)及其在每種疾病過程中的使用背景，并為研究選擇明確的終點(diǎn)。生物標(biāo)志物可用于診斷、預(yù)后或預(yù)測(cè)，并可為早期藥物開發(fā)、劑量選擇和試驗(yàn)設(shè)計(jì)提供信息。此外，生物標(biāo)志物有助于加速基礎(chǔ)科學(xué)和藥物發(fā)現(xiàn)，所有這些最終目標(biāo)都是改善患者健康。然而，生物標(biāo)志物的證據(jù)水平在很大程度上取決于使用的背景。

除了生物標(biāo)志物之外，每個(gè)領(lǐng)域都需要明確最優(yōu)先研究的問題，并確定最相關(guān)的終點(diǎn)，以回答所定的假設(shè)。終點(diǎn)是健康和/或疾病的衡量指標(biāo)，根據(jù)試驗(yàn)階段的不同，其作用有不同的目的。除了臨床和監(jiān)管終點(diǎn)之外，患者報(bào)告結(jié)局和數(shù)字終點(diǎn)（在患者日常生活的背景下，在臨床環(huán)境之外收集的傳感器生成的數(shù)據(jù)）也在迅速出現(xiàn)。

臨床狀況的數(shù)字化和評(píng)估需要統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)化，需要跨學(xué)科合作和監(jiān)管投入，對(duì)于慢性疾病的中間終點(diǎn)和替代終點(diǎn)也需要達(dá)成共識(shí)。這要求除功能這一層面的數(shù)據(jù)之外，還根據(jù)專業(yè)具體情況納入多個(gè)層面的數(shù)據(jù)，如基于基因組、蛋白質(zhì)組學(xué)和基因型-表型的臨床數(shù)據(jù)以及疾病特異性檢測(cè)指標(biāo)。美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)和美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)開發(fā)了BEST (Biomarkers, Endpoints and other Tools)資源，以理清生物標(biāo)志物和終點(diǎn)的不確定性，這是一個(gè)“l(fā)iving document”，隨著標(biāo)準(zhǔn)和證據(jù)的變化而不斷更新，它澄清了重要的定義，并描述了術(shù)語之間的一些層次、聯(lián)系和依賴關(guān)系。

臨床試驗(yàn)的實(shí)施

臨床試驗(yàn)實(shí)施的組成部分包括方案的實(shí)施;患者篩選、招募、監(jiān)測(cè)和保留;確保遵守安全報(bào)告;持續(xù)審查和數(shù)據(jù)分析。制藥業(yè)和衛(wèi)生保健部門為臨床試驗(yàn)投入了大量資源，但迫切需要做出改變，使這一過程更加無縫。此外，臨床試驗(yàn)的進(jìn)行速度太慢了，無法與各個(gè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展相匹配，因此，需要對(duì)每個(gè)流程基于科技逐步進(jìn)行改造。此外，高影響力、高效的研究中心只是少數(shù)，大多數(shù)臨床試驗(yàn)中心都面臨人員配備限制和其他障礙的挑戰(zhàn)，這也是臨床試驗(yàn)實(shí)施面臨的一大現(xiàn)實(shí)問題。

這次COVID-19大流行的一個(gè)積極方面是，它迫使系統(tǒng)比以前更以患者為中心，從而更加重視臨床研究的主要主題—患者。這催生了去中心化試驗(yàn)；數(shù)字、遠(yuǎn)程和“虛擬”試驗(yàn)；以及“家庭醫(yī)院”和在家監(jiān)測(cè)這些概念。采用基于AI的方法來增強(qiáng)患者體驗(yàn)可以進(jìn)一步改善患者的實(shí)際體驗(yàn)評(píng)估，并確保對(duì)方案的依從性。雖然數(shù)字化、虛擬化和去中心化并不能徹底解決臨床研究危機(jī)，但它們可以提高效率，對(duì)下游可能產(chǎn)生巨大且長期的影響。

圖：在臨床研究產(chǎn)業(yè)中，患者是臨床試驗(yàn)的中心

臨床試驗(yàn)研究產(chǎn)業(yè)

臨床試驗(yàn)研究產(chǎn)業(yè)的效率和協(xié)作是臨床試驗(yàn)成功的主要因素。產(chǎn)業(yè)的主要組成是患者、學(xué)術(shù)中心、申辦方(大小制藥公司)、政府/合作團(tuán)體申辦方、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、患者倡導(dǎo)組織和合同研究組織(CROs)，所有這些都需要以患者為中心進(jìn)行臨床試驗(yàn)。此外，整個(gè)系統(tǒng)需要進(jìn)行數(shù)字化改革，注冊(cè)臨床試驗(yàn)需要通過嚴(yán)格的電子數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)進(jìn)行日常管理。可以想象，將區(qū)塊鏈技術(shù)集成到臨床試驗(yàn)管理系統(tǒng)可增加人們對(duì)臨床試驗(yàn)過程的信任，并起到促進(jìn)監(jiān)管的作用。

其次，臨床試驗(yàn)組織者還應(yīng)使患者更容易參與試驗(yàn)，重大疾病的醫(yī)患治療決策應(yīng)將臨床試驗(yàn)方案也作為一種標(biāo)準(zhǔn)治療。這些臨床試驗(yàn)應(yīng)易于獲得，并應(yīng)確保沒有患者被不必要地排除在外，這一點(diǎn)可以通過與研究中心無關(guān)的臨床試驗(yàn)匹配和導(dǎo)航服務(wù)來實(shí)現(xiàn)。最后，臨床試驗(yàn)培訓(xùn)應(yīng)成為醫(yī)學(xué)教育的一部分，以便為臨床研究提供經(jīng)過培訓(xùn)的不同研究人員和工作人員。

藥物開發(fā)時(shí)間表

從申請(qǐng)專利到FDA最終批準(zhǔn)，候選藥物的臨床開發(fā)時(shí)間表是一場(chǎng)與時(shí)間的賽跑，藥物開發(fā)時(shí)間平均約為10年。雖然FDA設(shè)立了多個(gè)項(xiàng)目來縮短上市前流程的時(shí)間，包括加速批準(zhǔn)、優(yōu)先審評(píng)認(rèn)定、快速通道認(rèn)定、突破性治療認(rèn)定和孤兒藥認(rèn)定，但是時(shí)間依然還是太長了，我們迫切需要解決所有疾病的這一問題，因?yàn)樗幬镩_發(fā)速度對(duì)患者、醫(yī)生和藥物開發(fā)利益攸關(guān)方都至關(guān)重要。

圖：從現(xiàn)在到未來的藥物開發(fā)時(shí)間表

藥物開發(fā)、監(jiān)管和可遷移性分析全球化

迫切需要全球各監(jiān)管機(jī)構(gòu)協(xié)調(diào)一致，以解決在獲得藥物方面的嚴(yán)重不平等問題。理想情況下，新療法的臨床試驗(yàn)應(yīng)在全球范圍內(nèi)進(jìn)行，以便患者可及和企業(yè)推廣。然而，現(xiàn)實(shí)情況是，不可能在每個(gè)國家進(jìn)行包括RCT在內(nèi)的臨床試驗(yàn)，以產(chǎn)生針對(duì)該國人群的特定證據(jù)。利用可遷移性分析（transportability analysis）產(chǎn)生的證據(jù)正在獲得關(guān)注，指的是從一個(gè)國家的研究樣本得出推論可以推廣到另一個(gè)未開展研究國家的目標(biāo)人群?？蛇w移性分析可能提供一些外部有效性的證據(jù)，并對(duì)當(dāng)?shù)乇O(jiān)管和衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估產(chǎn)生影響。

臨床試驗(yàn)的證據(jù)生成

罕見病的臨床研究

由于疾病的罕見性和不完整的自然史數(shù)據(jù)使得罕見病的臨床試驗(yàn)頗具挑戰(zhàn)。然而，分子生物學(xué)的快速進(jìn)展以及孤兒藥法案的頒布推動(dòng)了這一領(lǐng)域的進(jìn)展。使用加速審批程序等項(xiàng)目的監(jiān)管靈活性越來越大，在某些情況下，試驗(yàn)允許使用基于真實(shí)世界數(shù)據(jù)（RWD）的外部對(duì)照組（external control arms）。例如，F(xiàn)DA加速批準(zhǔn)alpelisib用于2歲及以上患有PIK3CA相關(guān)過度生長譜系且需要全身治療的成人和兒童患者，就是基于單臂EPIK-P1研究的RWD評(píng)估療效。

此外。在個(gè)體化基因組時(shí)代，單病例隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)(N-of-1 trial)正成為研究潛在致命罕見疾病的工具。還有，特定患者的醫(yī)學(xué)模擬“digital twins”概念也是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域，它有可能結(jié)合多項(xiàng)數(shù)據(jù)如機(jī)制數(shù)據(jù)、病史，以及AI的效能，并且可能在未來強(qiáng)化N-of-1 trial，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)醫(yī)療個(gè)性化

RWD和真實(shí)世界證據(jù)（RWE）

RWD是指從患者的常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)治療中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，而RWE是指從RWD中產(chǎn)生的關(guān)于產(chǎn)品潛在用途的證據(jù)。RWE由試驗(yàn)設(shè)計(jì)或分析產(chǎn)生，不限于隨機(jī)試驗(yàn)，而是來自實(shí)效性試驗(yàn)以及前瞻性和/或回顧性觀察性研究。

對(duì)所有臨床試驗(yàn)研究的主要批評(píng)之一是，臨床試驗(yàn)不能代表“真實(shí)世界”的人群。臨床試驗(yàn)的限制性標(biāo)準(zhǔn)和為回答特定問題而進(jìn)行的有限分析可能不適用于真實(shí)世界的患者。傳統(tǒng)試驗(yàn)的設(shè)計(jì)是基于一種誤解，即監(jiān)管機(jī)構(gòu)可能無法接受來自RWD的更現(xiàn)代、更多樣化的證據(jù)，但現(xiàn)在情況已不再是這樣。監(jiān)管機(jī)構(gòu)通過《21世紀(jì)治愈法案》為所有利益相關(guān)方提供了RWD和RWE相關(guān)的指導(dǎo)和全面的框架。此外，F(xiàn)DA使用RWD和RWE進(jìn)行上市后安全性監(jiān)測(cè)，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)也已經(jīng)開始使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行保險(xiǎn)覆蓋范圍的決策。

來自合成對(duì)照組（synthetic control arm）或外部對(duì)照組的證據(jù)

罕見疾病基因組學(xué)的進(jìn)步和罕見癌基因驅(qū)動(dòng)的癌癥的發(fā)現(xiàn)使得產(chǎn)生了特定的靶向療法，而在RCT中對(duì)這些療法進(jìn)行評(píng)估可能不可行，也不符合倫理，并且可能推遲患者獲得有希望或挽救生命的療法。在這種情況下，合成對(duì)照組可以作為“模擬”RCT對(duì)照組的選擇。合成對(duì)照組與研究無關(guān)，大多來自RWD，也可由既往臨床試驗(yàn)(單一或合并試驗(yàn))數(shù)據(jù)生成。這是一個(gè)為創(chuàng)新做好準(zhǔn)備的新興領(lǐng)域，因?yàn)槲覀兛梢詮亩鄠€(gè)來源獲得大量的數(shù)據(jù)。

使用合成對(duì)照組可以加速藥物開發(fā)，最初對(duì)它們的懷疑主要源于缺乏監(jiān)管機(jī)構(gòu)的優(yōu)先考慮和指導(dǎo)。隨著合成對(duì)照組逐漸被用于超罕見疾病的藥物審批，這些擔(dān)憂正在消除。盡管取得了些進(jìn)展，外部對(duì)照組仍然是一個(gè)新概念，它們主要用于調(diào)查疾病的自然史，通常未被作為主要證據(jù)或列入產(chǎn)品標(biāo)簽。然而，在未來，我們可以設(shè)想這樣的療效比較分析和對(duì)照組作為支持藥物批準(zhǔn)的主要證據(jù)。可能的挑戰(zhàn)主要來自數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)缺失，以及不確定外部對(duì)照數(shù)據(jù)是否適用。然而，其中一些問題可以通過定量偏倚分析和其他方法來緩解。

兒科臨床試驗(yàn)

兒科治療新藥開發(fā)方面的創(chuàng)新常常是滯后的，許多罕見病主要發(fā)生于兒科人群，針對(duì)這一人群的藥物開發(fā)在實(shí)施、倫理、統(tǒng)計(jì)學(xué)和方法學(xué)方面一直具有挑戰(zhàn)性。對(duì)基礎(chǔ)生物學(xué)、疾病本身以及藥物的急性和長期安全性的理解有限加劇了這一問題。此外，在臨床試驗(yàn)不可行的情況下，藥物在極年幼兒童、嬰兒和新生兒中有相當(dāng)多的超說明書使用，因此，迫切需要通過創(chuàng)新的方法產(chǎn)生高級(jí)別證據(jù)。2002年《兒童最佳藥物法案》和2012年根據(jù)《FDA安全與創(chuàng)新法案》永久生效的《兒科研究公平法案》等項(xiàng)目激勵(lì)兒科治療的發(fā)展。創(chuàng)新的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、RWD和利用來自其他資源的數(shù)據(jù)可能有助于兒科治療的風(fēng)險(xiǎn)-獲益評(píng)估和藥物批準(zhǔn)。

重新設(shè)想臨床試驗(yàn)的未來

AI

AI有潛力增強(qiáng)從藥物設(shè)計(jì)到整個(gè)藥物開發(fā)周期的所有階段。但目前，大多數(shù)AI研究關(guān)注的是“臨床醫(yī)療服務(wù)”應(yīng)用，而不是“臨床試驗(yàn)研究”。AI與臨床試驗(yàn)研究的整合比預(yù)期的要慢，主要是由于人工智能與人類智能之間感知的差距。使用AI的下一代臨床試驗(yàn)應(yīng)考慮AI+人類，而不是AI vs人類的場(chǎng)景。

目前的循證醫(yī)學(xué)金字塔只是冰山一角，僅能提供治療普通患者的淺層證據(jù)。因此，需要對(duì)所有可用數(shù)據(jù)進(jìn)行深度綜合和融合，才能實(shí)現(xiàn)下一代“深度”循證醫(yī)學(xué)。未來20年的主要挑戰(zhàn)將是通過提取、整理和挖掘大型自然史數(shù)據(jù)集、基因組學(xué)和所有其他組學(xué)分析、所有已發(fā)表的臨床研究、RWD、無處不在的智能設(shè)備數(shù)據(jù)以及醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)收集的數(shù)據(jù)來挖掘多維證據(jù)生成的潛力，為深度醫(yī)學(xué)提供下一代證據(jù)。

圖：循證深層醫(yī)學(xué)冰山

藥物開發(fā)伙伴關(guān)系

目前，制藥行業(yè)是藥物開發(fā)的主要驅(qū)動(dòng)力，他們的支出遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了任何國家機(jī)構(gòu)的投資。在這個(gè)國家機(jī)構(gòu)資金減少的時(shí)代，藥物開發(fā)需要更多的伙伴關(guān)系。許多學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)正在與制藥行業(yè)建立風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)戰(zhàn)略聯(lián)盟，在臨床前和臨床開發(fā)階段進(jìn)行合作。這種成功的創(chuàng)新伙伴關(guān)系模式在囊性纖維化、多發(fā)性骨髓瘤、1型糖尿病和其他罕見疾病中開創(chuàng)了先例。這些合作有效地促進(jìn)了藥物開發(fā)各個(gè)階段的創(chuàng)新，并為維持和促進(jìn)更多此類項(xiàng)目提供了令人信服的理由。

社交媒體和在線社區(qū)研究

社交媒體(Twitter、Facebook等)可以影響臨床試驗(yàn)中的患者數(shù)量。它們可以極大地影響和解決以往的臨床試驗(yàn)挑戰(zhàn)，包括患者和醫(yī)生對(duì)現(xiàn)有試驗(yàn)缺乏認(rèn)識(shí)，以及缺乏社區(qū)參與。患有絕癥的人經(jīng)常自己嘗試藥物，而在線患者社區(qū)可以提供共享和監(jiān)測(cè)藥物使用的環(huán)境。這使得我們可以圍繞基于互聯(lián)網(wǎng)的定量結(jié)局?jǐn)?shù)據(jù)規(guī)劃觀察性研究。增加患者和患者倡導(dǎo)團(tuán)體的參與，有助于對(duì)患者進(jìn)行教育和推廣，促進(jìn)與患者合作的研究，并允許在臨床研究設(shè)計(jì)中納入患者的觀點(diǎn)，最終產(chǎn)生的研究是由所研究疾病的真實(shí)患者的需求驅(qū)動(dòng)的。此外，社交媒體打破了研究者和臨床醫(yī)師之間的隔閡，創(chuàng)造了影響醫(yī)學(xué)所有領(lǐng)域的巨大潛力。

總結(jié)

未來臨床試驗(yàn)的成功需要從根本上轉(zhuǎn)變?cè)囼?yàn)的設(shè)計(jì)、實(shí)施、監(jiān)測(cè)、調(diào)整、報(bào)告和監(jiān)管方式，以產(chǎn)生最佳證據(jù)。臨床研究當(dāng)下的模式是不可持續(xù)的，我們需要預(yù)防性、個(gè)性化、務(wù)實(shí)和有患者參與的醫(yī)療，并且需要通過可持續(xù)增長來實(shí)現(xiàn)范式轉(zhuǎn)變。方法學(xué)的進(jìn)步和未來基于人工智能的所有數(shù)據(jù)分析將為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療的目標(biāo)提供深入的證據(jù)，也就是要在正確的時(shí)間為正確的患者提供正確的治療。

參考資料：

[1]Subbiah V. The next generation of evidence-based medicine. Nat Med. 2023;29(1):49-58. doi:10.1038/s41591-022-02160-z

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