TrialMatchAI – czy sztuczna inteligencja może realnie przyspieszyć kwalifikację pacjentów do badań klinicznych?
Rekrutacja pacjentów do badań klinicznych pozostaje jednym z największych wyzwań współczesnej onkologii i medycyny spersonalizowanej. Szacuje się, że tylko niewielki odsetek kwalifikujących się pacjentów faktycznie trafia do badań, mimo że mogliby odnieść z nich korzyść terapeutyczną. Jednocześnie sam proces kwalifikacji jest niezwykle czasochłonny – analiza jednego pacjenta może zajmować od kilkudziesięciu minut do kilku godzin, a w przeliczeniu na jednego włączonego pacjenta nawet 3,4-8,8 godziny pracy zespołu. W praktyce lekarze często muszą przeanalizować około 40-50 badań klinicznych dla jednego pacjenta.
Materiał przeznaczony wyłącznie dla pracowników służby zdrowia
Ten materiał jest dostępny dla zarejestrowanych użytkowników.
Zaloguj się
Szanowni użytkownicy,
część materiałów udostępnianych na naszym portalu jest przeznaczona
wyłącznie dla lekarzy.
Wynika to z regulacji prawnych, do których musimy się stosować.
Jeśli nie jesteś lekarzem, zachęcamy do korzystania z przygotowanych przez nas materiałów dostępnych w zakładce dla pacjentów.
23.06.2026
lek. Paulina Kalman
Rzucanie palenia jako element leczenia onkologicznego: model opt-out dla pacjentów z chorobą nowotworową
22.06.2026
dr n. med. Małgorzata Pieniążek
Modele ogólnego przeznaczenia przewyższają specjalistyczne narzędzia AI w medycynie – wyniki badania Nature Medicine 2026
19.06.2026
Informacja prasowa
2,8 mln zł dla NIO Gliwice na opracowanie strategii leczenia nowotworów opornych na terapię
18.06.2026
Onkologia.edu.pl
Granty NCN dla onkologii guzów litych: od mikrośrodowiska nowotworu po nowe nośniki leków
17.06.2026
Onkologia.edu.pl
Mikrobiom jelitowy w onkologii – dwie rozmowy z Young Oncologists Forum 2026
17.06.2026
Onkologia.edu.pl
OnkoTalks: kariera młodego onkologa, sztuczna inteligencja, nauka i przyszłość onkologii precyzyjnej
15.06.2026
Narodowy Instytut Onkologii
