综述：利用人工智能推进皮肤科临床试验的发展

人工智能在皮肤科临床试验中的应用及挑战，通过分析大数据优化设计、预测疗效、发现生物标志物，推动个性化治疗和精准医疗，但需防范AI幻觉导致的错误设计。

摘要

人工智能（AI）具有分析现有数据以创新试验设计并提高临床试验成功率的能力。本综述旨在总结AI在革新皮肤病学临床试验和随机对照试验（RCTs）方面的最新进展。AI能够以传统方法无法实现的速度和准确性精确分析复杂的大规模数据集。基于AI的机器学习（ML）算法可以从临床试验数据和电子健康记录中识别疾病进展、治疗效果以及患者人口统计学特征中的细微模式，从而有助于发现特应性皮炎、银屑病和黑色素瘤等疾病的新型生物标志物和治疗靶点。通过优化患者筛选和预测个体化治疗反应，AI能够改进试验设计，减少变异性，提高试验效率，并增加成功的可能性。AI的预测建模可以识别成功或失败的早期迹象，从而允许实时调整试验方案，这加速了药物研发进程，降低了成本，并确保了结果更准确、更可重复。除了提高试验效率外，AI还使研究人员能够发现环境、遗传和临床因素之间此前未知的关联，促进针对不同人群的更具包容性和个性化的治疗方法。通过分析这些隐藏的相关性，AI可以帮助将疗法针对特定亚群，从而提高安全性和有效性。其持续学习的能力支持适应性试验设计，使治疗方案能够根据中期研究结果进行优化，进一步提高临床试验的精确度。然而，也必须注意AI可能产生的错误结果，因为其输出可能被人为制造，导致研究设计出现缺陷。随着AI的发展，它有望通过提高试验精确度、加快治疗研发速度以及推进个性化护理来改变皮肤病学领域，最终为开发出更有效、以患者为中心的疗法铺平道路，以满足每位患者的具体需求。