渥太华新闻导读 2025-05-01
导语： 近日，加拿大儿童医院东部安大略研究所（CHEO Research Institute）的一项重要研究表明，使用合成数据可以有效地弥补临床试验中招募参与者不足的缺口，从而改善试验结果。该研究为解决临床试验面临的挑战提供了一种创新方法，有望加速新疗法的开发和应用。
临床试验招募难题： 在临床试验中，招募到足够的参与者一直是一个挑战。由于资金削减、研究中断或难以找到符合条件的患者等原因，临床试验的招募目标往往难以实现。这可能导致试验被放弃或重新设计，以适应较小的数据集，从而影响研究结论的有效性。放弃临床试验对那些投入时间和精力的参与者来说是不道德和不公平的。
合成数据带来新希望： 加拿大儿童医院东部安大略研究所（CHEO Research Institute）的高级科学家、渥太华大学（University of Ottawa）医学人工智能领域加拿大首席研究员（Tier 1）哈立德·埃尔·埃马姆博士（Dr. Khaled El Emam）领导了一项大型研究，旨在验证合成数据生成（SDG, Synthetic Data Generation）是否可以准确地补充临床试验中的招募缺口。
研究方法与结果： 该研究选取了全球九项已完成的乳腺癌临床试验，包括渥太华医院研究所（The Ottawa Hospital Research Institute, OHRI）的一些试验，通过用合成数据（也称为数字孪生）替换一部分参与者来重建这些试验。然后，将使用合成数据进行的分析和结果与原始临床试验的结果进行比较，并与原始研究团队合作。结果显示，只要原始患者群体保持至少60%的比例，合成数据就能够高度准确地复制研究结果。
埃尔·埃马姆博士（Dr. Khaled El Emam）表示，模拟结果“非常好”。他补充说：“目前，很难说合成数据是否会彻底改变我们进行临床试验的方式，或者仅仅是我们可以依赖的另一种工具，以便在无法实现招募目标时使用。我希望它能成为一种值得信赖的工具，以减轻临床试验中常见的障碍和陷阱。”
合成数据的优势： 通过使用人工智能（AI）创建不包含个人信息的高质量数据集，合成数据生成（SDG）能够实现数据的共享和分析，同时保护隐私。合成数据还有助于扩大和填补数据集中的空白，从而改善研究结果，并减少临床试验中的偏差。
2025年合成数据峰会： 2025年5月16日，来自工业界、政府部门、学术界和监管机构的专家将在蒙特利尔（Montreal）的PHI中心（PHI Centre）举行的2025年合成数据峰会（2025 Synthetic Data Summit）上齐聚一堂。峰会将探讨如何使用合成数据来解决现实世界中的数据挑战和隐私问题，并探讨其在医疗保健领域的未来应用。
专家观点： 渥太华医院（The Ottawa Hospital）医学肿瘤学家兼科学家、渥太华大学（University of Ottawa）教授马克·克莱蒙斯博士（Dr. Mark Clemons）表示：“人工智能正在彻底改变社会，REaCT团队很高兴与CHEO以及国内和国际团体合作，展示这项关键研究。这项工作致力于提高临床试验的效率，从而使更好的治疗方法能够更快地惠及患者。”
结语： CHEO研究机构（CHEO Research Institute）的这项研究为临床试验领域带来了新的希望。合成数据作为一种创新工具，有望解决临床试验中面临的挑战，加速新疗法的开发和应用，最终改善患者的健康状况。
重要提示： 本报道仅为新闻摘要，不构成任何医疗建议。如有相关需求，请咨询专业医疗人士。
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