南加州大学加入Ryght AI研究网络，简化人工智能临床试验

南加州大学凯克医学院（Keck School of Medicine of USC）加入了赖特研究网络（Ryght Research Network），这是一个由学术机构、社区实践和医疗保健系统组成的全球网络，使用生成式人工智能（generative artificial intelligence）提高临床试验的效率。作为该网络在美国的第一个学术站点，凯克医学院将利用此次合作，为更多的患者提供更多的临床试验，并建立新的人工智能工具，以安全地加快医疗开发过程。医学院和赖特人工智能之间的联盟是由MESH战略合作伙伴关系促成的，MESH战略合作伙伴关系是一项专门服务，旨在建立和维持凯克医学院与行业团体之间的关系。除了简化进行临床试验的过程外，赖特研究网络还将把南加州大学的研究人员与新的临床试验和赞助机会联系起来。

　　

南加州大学凯克医学院（Keck School of Medicine of USC）加入了赖特研究网络（Ryght Research Network），这是一个由学术机构、社区实践和医疗保健系统组成的全球网络，使用生成式人工智能（generative artificial intelligence）提高临床试验的效率。作为该网络在美国的第一个学术站点，凯克医学院将利用此次合作，为更多的患者提供更多的临床试验，并建立新的人工智能工具，以安全地加快医疗开发过程。

Ryght AI的网络和工具解决了目前困扰临床试验过程的一系列挑战。复杂的协议、工作人员的倦怠和其他效率低下往往会阻碍或延迟患者获得挽救生命的治疗。通过自动化关键任务和促进更好的沟通，赖特和南加州大学希望改变这种状况。

“我们的目标是通过人工智能改变临床试验操作。通过简化选址、可行性和患者转诊，赖特研究网络将使我们能够更多地专注于推进患者护理，减少行政负担，同时进行最有可能成功的试验，”凯克医学院临床研究副院长兼临床人工智能应用主任David Friedland医学博士说。

弗里德兰说：“这种合作使南加州大学能够站在创新、高效研究的最前沿，帮助更快地为患者提供治疗，并支持我们改善全球健康结果的使命。”

凯克医学院和赖特人工智能之间的联盟是由MESH战略合作伙伴关系促成的，MESH战略合作伙伴关系是一项专门服务，旨在建立和维持凯克医学院与行业团体之间的关系。除了简化进行临床试验的过程外，赖特研究网络还将把南加州大学的研究人员与新的临床试验和赞助机会联系起来。它还将为患者和卫生保健提供者提供一个用户友好的门户网站，用于探索现有的临床试验。未来，凯克医学院甚至将有机会开发定制的人工智能驱动工具，以满足患者、提供者和研究人员的需求。

“我们很高兴欢迎南加州大学加入赖特研究网络，”赖特人工智能首席医疗官兼战略主管、医学博士、MBA查迪·纳布汉（Chadi Nabhan）说。“我们与凯克医学院有着相同的愿景，旨在通过加快试验过程来推进临床研究，以改善所有受癌症影响的患者的预后。利用人工智能技术和创新可以帮助我们及时实现这一目标。”

促进新的和现有的试验

合作的第一阶段将专注于优化已经在南加州大学诺里斯综合癌症中心进行的癌症临床试验。但Ryght AI的技术可用于一系列医学专业、疾病和临床试验类型，并将很快更广泛地整合到凯克医学院的生态系统中。

弗里德兰说：“Ryght AI平台的强大之处在于，它基本上可以应用于任何临床试验和疾病过程。”

对于已经启动的临床试验，Ryght AI的工具可以帮助协调员管理复杂的协议，包括筛选患者、获得知情同意、管理治疗、收集数据和监控患者安全，同时最大限度地减少错误。

该研究网络还允许南加州大学在其花名册上增加新的临床试验。Ryght AI的技术可以快速评估医学院是否有合适的患者群体和临床人员来进行给定的试验，然后将南加州大学与赞助商（例如制药和医疗设备公司）联系起来，以便进行新的研究。

弗里德兰说：“这使南加州大学成为赞助商和临床研究组织的网络，因此我们可以提供更多的临床试验，然后我们可以为许多不同的疾病和疾病的患者提供临床试验。”

最后，该网络的用户友好门户将帮助患者及其提供者通过人工智能驱动的聊天界面探索患者可能符合条件的试验。

患者如何受益

当临床试验效率提高时，患者会立即受益。随着容量的增加，医学院可以容纳更多的临床试验，在每个试验中招收更多的患者，并提供多样化的试验范围。加速试验还有助于长期治疗的患者更快进入市场，使更广泛的人群可以获得治疗。

除了使用现有的人工智能工具套件外，研究人员还将有机会与Ryght AI合作，共同开发适合他们需求的新产品。

南加州大学和莱特人工智能致力于负责任地使用人工智能，包括利用这些工具来接触传统上被排除在临床试验之外的不同患者群体。

弗里德兰说：“作为这些过程的一部分，总是有人参与其中，以确保利益公平分配，技术的应用没有偏见，患者的安全是最优先考虑的。”

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