联合用药研究在临床试验中具有重要意义,其背景部分通常需要详尽地介绍疾病特征、现有治疗方法的局限性、联合药物的作用机制及研究设计的动机。然而,传统的撰写方式往往耗费大量时间,且容易存在一些不足,例如合理性依据不充分和药物细节描述过于粗略。合理性不足可能导致未能清晰阐述研究的必要性和现有治疗的局限性,而缺乏对各药物机制、非临床及临床数据的详细描述,则会影响研究方案的科学性和说服力。
通过借助AI技术,研究人员能够显著提高背景部分撰写的效率,并有效规避上述问题。AI通过学习经典Protocol模板中的逻辑结构,如联合用药的机制解析、非临床与临床研究数据的总结以及创新性论述,仅需几分钟即可生成内容全面、结构清晰的背景部分。
本文将以一项注册于ClinicalTrials.gov的临床试验(NCT06522555)为例,结合罗氏制药公司经典的Pola联合研究Protocol模板的背景章节和目录,展示如何训练AI快速撰写Protocol背景部分。这一方法不仅帮助研究者节省时间,也为高质量临床试验设计提供了高效支持,同时确保内容的科学性和合理性。
* 准确性验证:确保内容与提供的数据和文献一致。
* 逻辑调整:优化段落间的衔接与结构完整性。
* 学术语言规范:调整表述,使之符合Protocol撰写要求。
这一环节是人机协作的核心步骤,旨在确保AI生成的内容达到高质量标准。在《AI赋能研究方案撰写Workshop》中,我们将邀请案例研究的PI和行业专家共同参与,针对研究方案设计部分的撰写进行深入讨论和优化。专家们将对AI生成的初稿提供专业修改建议,并指导AI进一步进行迭代优化,使生成的内容更符合专业标准和实际应用需求。
《AI赋能研究方案撰写Workshop》采用“经典模板 + AI工具 + 实战训练”的创新教学模式,为学员提供全流程的指导和实践机会,帮助研究人员高效完成高质量的研究方案撰写,成为科研工作的得力助手。
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本篇文章来源于微信公众号: 药时代
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