目前只有15％的药物从临床试验成功获得FDA批准，大多数失败（73％）是由于对安全性和功效的担忧

借助生成，管理和利用的大量医疗数据，可以采用多种方式来部署AI来改善大数据集中的不良反应检测，从而在开发过程中和审批后都可以进行更全面的患者安全工作，在药物警戒中-检测，收集，评估，监测和预防药品的不良影响-人工智能可以在四个关键领域产生重大而直接的影响：

关于药物和治疗的文献很多这可能是压倒性的

药物警戒专业人员可以每月花费数百小时来阅读文章和摘要，以寻找不良事件信号，但仍然看不到它们。人工智能使搜索过程更加易于管理。在识别提到特定事件，产品或条件的关键区域时，它提高了内容扫描速度，并提供了比人工更好的准确性。算法比人类更容易找到晦涩难懂的参考文献，它们使PV专业人员可以腾出时间来花费更多的时间从事价值驱动的任务。

监控社交媒体和在线渠道

人们在社交媒体和在线渠道上分享的越来越多，其中包括有关其健康的重要细节，这些细节对于药物安全性有极大帮助。雇用人们监视全球社交媒体平台以提及不良事件，品牌名称和相关条件是几乎不可能的任务。但是，AI可以24小时轻松地以任何语言监视多个社交媒体平台和在线论坛。可以训练这些算法以识别术语或条件的任何组合，甚至可以在对话中搜索晦涩的参考。AI还具有将症状或事件，所使用的药物以及患者的情绪状态联系起来的能力，这是当前工具无法实现的。

音频收听和语言翻译

AI可以帮助筛选来自呼叫中心的无数音频文件，这可以帮助识别可能在不相关的情况下提到的不良事件。例如，如果客户由于某种产品使他们感到恶心而要求退款，则服务代表可能不知道将其报告为不良事件，但是算法可以将其标记为药物警戒（PV）专家进行审查，同样AI可以轻松处理来自音频和文本文件的语言转录。PV的挑战之一是找到既具有语言技能又具有临床专业知识的人员来准确地双向翻译复杂的原始文档并剔除相关信息以发送响应。如今的AI工具可以自动翻译文件并提取相关安全详细信息，高速，高精度地处理案件。

医学评估和病例随访

AI可以根据上下文，因果关系和相似报告的频率提供有关信号是否相关的实时反馈。例如，如果算法发现特定药物的使用者发生了心脏病，则它可以扫描可用数据集中的所有其他病例以查找类似事件，并根据先前的情况（例如住院）预测可能的结果，即使没有提到这个问题，大多数不良事件案例文件都需要进行一定程度的跟进，以捕获丢失的数据或验证信息。这涉及到一系列强制性的电子邮件或电话，这些电子邮件或电话既耗时又经常被忽略。AI工具可自动执行后续流程，并可根据提供的信息进行培训，以在报告生成时主动请求缺少的信息，从而完全减少了后续需求。

临床试验是AI推动数据分析的紧急和引人注目的用例之一。使用先进技术更好地管理和分析不断增长的数据集，使制药行业可以为道德AI部署设定标准，重要的是，可以提高患者安全性和药物警戒性。