Artificial Intelligence and Novel Trial Designs for Acute Ischemic Stroke: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The Stroke Treatment Academic Industry Roundtable convened a workshop regarding artificial intelligence (AI) and innovative clinical trial designs during the Stroke Treatment Academic Industry Roundtable XIII meeting on March 28, 2025. This forum brought together stroke physicians and researchers, and industry representatives to discuss the current use and future opportunities for AI and novel trial designs in acute stroke trials. AI already plays a substantial role in the treatment of acute stroke with regards to imaging but is poised to have a much larger impact in clinical care and research trials over the coming years. The quality and understanding of the data are used to train the AI, the human element needed to ensure training is successful, and the clinician and trialist at the bedside, the humans "in the loop," will be necessary to maximize AI's effectiveness in clinical practice and trials. Platform trials address multiple scientific questions in an area of medicine simultaneously within the same trial structure by sharing controls across multiple interventions. While platform trials increase efficiency and potentially decrease the time needed to answer important clinical scientific questions, they also can introduce complexity to standard workflows. Future acute ischemic stroke clinical trials should incorporate elements of pragmatic and patient-centered trial design when possible. Pragmatic trials aim to assess the effectiveness of treatments when they are implemented into routine clinical care rather than under idealized conditions. AI models and platform, pragmatic, and patient-centered trial designs are new tools to answer important clinical questions, but understanding how they work, their best uses, and their limitations is critical for accelerating successful new treatments for stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,573 | 0,595 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».