主要職責 1. 信息搜索與整合 o 文獻綜述：使用PubMed、ClinicalTrials.gov和醫學期刊等數據庫進行全面的文獻綜述，以了解最新的科學進展和臨床指南。 o 數據挖掘：使用統計工具和方法從大型數據集、患者記錄和以前的臨床試驗數據中提取信息。 o 批判性分析與總結：批判性地評估和綜合來自多個來源的信息，識別趨勢、差異并評估證據質量。將復雜信息提煉成簡潔的摘要，用于研究、實驗設計或臨床建議。 2. 寫作與文檔 o 方案和研究設計：起草精確、組織良好的臨床試驗方案，概述研究目標、方法、統計分析計劃和倫理考慮，確保符合監管標準。 o 手稿和報告：撰寫手稿，以便在同行評審期刊上發表，并準備IND申請或CSR等監管報告，這對獲得監管機構的批準至關重要。 o 撥款提案：在撥款提案中清晰而有說服力地闡述研究計劃，以確保從各種來源獲得資金。 3. 數據分析與解釋 o 數據分析：使用統計軟件（SAS、R、SPSS）分析來自臨床試驗、患者結果或實驗室實驗的數據，得出關于治療安全性和有效性的結論。 o 解釋：在臨床背景下解釋結果，了解對患者護理、治療結果和未來研究的影響，展示對科學和臨床方面的深刻理解。 o 可視化：使用可視化工具創建清晰且有影響力的圖表、圖形和表格，以便向非專家傳達復雜的數據見解。 4. 利用人工智能工具 o 數據處理與分析：利用人工智能和機器學習工具處理大型數據集，識別模式，并在圖像分析、基因組學和患者反應預測等領域預測結果。 o 自然語言處理（NLP）：使用人工智能驅動的NLP工具處理和分析大量文本，從醫療記錄或文獻中提取信息，加速審查過程并識別趨勢。 o 藥物發現和CDSS：與人工智能專家合作，將人工智能見解整合到藥物發現中，并為開發基于人工智能的臨床決策支持系統（CDSS）做出貢獻，以實現循證臨床決策。 5. 協作與倫理考量 o 團隊合作：在跨學科團隊中有效工作，與生物統計學家、數據科學家、人工智能專家和臨床醫生合作，彌合學科之間的差距，確保研究既科學嚴謹又具有臨床意義。 o 道德與監管合規：確保所有研究活動遵守道德標準和監管要求，包括獲得知情同意、數據隱私和準確的不良事件報告。 6. 持續學習與適應 o 保持更新：通過持續教育和適應新技術，隨時了解最新的人工智能工具和方法，以提高研究效率和成果。 o 實施：戰略性地將人工智能工具整合到研究工作流程中，確定人工智能在哪里提供最大價值，驗證見解，并有效地將發現傳達給利益相關者。