01 人工智能驱动的定量成像技术革新临床试验评估 临床试验影像市场正朝着基于人工智能的图像分析和定量生物标志物的方向发展。申办方越来越需要超越视觉判读的信息,因为肿瘤、脑结构或器官功能的细微变化可能比传统终点更早地揭示治疗反应。人工智能工具可以分割解剖结构、测量病灶、检测模式,并对大型图像库进行质量检查的优先级排序。这减少了人工处理,支持一致的评估,并帮助研究人员选择合适的受试者或识别反应信号。然而,算法必须针对每种预期用途和患者群体进行验证。随着应用范围的扩大,竞争正朝着经过科学验证的模型、符合监管要求的流程以及结合专家评审和自动化测量的平台发展。 2025 年 5 月,Alzamend Neuro 与 QMENTA 合作,计划在美国麻省总医院开展 II 期 AL001 研究,并使用人工智能成像技术。
01 复杂的肿瘤学和神经病学研究增加了影像检查的需求 肿瘤学和神经病学研究的数量和复杂性不断增加,导致对临床试验影像服务的需求日益增长。因此,申办方依赖影像核心实验室和研究机构来减少阅片者偏倚,并提供可靠的终点数据。随着精准医疗针对更细分的患者群体,准确的影像对于在小规模试验人群中发现生物学信号至关重要。这直接扩大了对方案设计、研究中心资质认证、影像分析和独立审查的需求。
01 高昂的影像检查费用限制了小型研究机构的参与。 高昂的设备和运营成本限制了影像学检查在临床试验中的应用,尤其是在规模较小的医院和研究机构。PET、高级MRI和混合系统需要昂贵的扫描仪、训练有素的技术人员、维护、软件和质量控制程序。PET研究可能还依赖于短效放射性示踪剂,这些示踪剂需要在附近生产、精确计时和特殊处理。不具备这些条件的机构难以参与研究,从而缩小了研究的地理覆盖范围并减缓了受试者的招募速度。因此,尽管高级影像学终点具有重要的科学价值,但在早期研究、罕见病项目和资源匮乏的地区,这些终点的应用可能较为困难。
01 云平台促进更广泛的多中心试验参与 基于云的影像基础设施为支持跨更多国家和研究中心的临床试验创造了机遇。平台可以收集 DICOM 文件、移除识别信息、检查方案合规性、管理阅片者分配,并将影像结果与电子试验记录关联起来。集中访问使申办方和核心实验室无需传输介质或维护本地系统即可查看扫描结果。这减少了无效数据,并支持大型多中心研究中的一致性监管。提供经过验证的安全性、审计跟踪、法规合规性以及与临床系统集成的供应商可以满足生物技术公司和分散式研究网络的需求。
01 扫描仪和协议的差异威胁着数据的可比性 确保各试验中心图像质量的一致性仍然是市场面临的一大挑战。医院使用的扫描仪来自不同的制造商,软件版本、磁场强度、重建方法和操作设置也各不相同。即使各中心遵循同一方案,这些技术差异也会影响病灶测量、放射组学特征和标准化摄取值。患者体位、对比剂注射时间、运动以及阅片者的解读也会造成进一步的差异。数据协调性差可能会掩盖治疗效果、导致重复扫描,或削弱提交给监管机构的证据。因此,影像服务提供商必须对设备进行验证、培训各中心团队、监控方案偏差、校准扫描仪,并在整个研究过程中实施集中审核。这些控制措施提高了可靠性,但也增加了全球试验运营的时间、专业人员投入和成本。
2025年5月:图像分析集团 (IAG) 通过持续开发其 DYNAMIKA™ 成像平台,扩展了其成像核心实验室的能力。该公司专注于改进集中式图像管理、定量分析以及标准化成像工作流程,以服务于制药和生物技术临床试验。
2025年6月:HOPPR 获得 3150 万美元融资,用于扩展其基于人工智能的医学影像基础模型平台。该投资支持开发人工智能工具,这些工具旨在实现自动化图像解读、病灶检测和分析工作流程,适用于临床研究和影像学试验。