机器学习和 AI 工具已经在推动精准医疗，改善个体患者的诊断、治疗和预防策略。然而，我们只能庆祝这些有限的成就。因为与此同时，在对服务不足人群的研究中，特别是黑人、土著和其他有色人种 (BIPOC) 或黑人、亚裔和少数族裔 (BAME)、LGBTQIA2+、儿童和妇女或患有罕见病的人群，仍然存在重大差距。当开发新的药物和技术时，研究人员以往会忽略这些群体的需求，或者无法收集足数的数据来支撑新疗法研究。因此，缺乏医疗服务的人寿命更短，获得医疗服务的机会有限，最有可能被误诊，还会因慢性病得不到治疗而饱受痛苦。

COVID-19 就是这样一个例子，证明了这些群体持续被长期忽视的削弱效应。被忽视社区的人是最不愿意接种疫苗的群体之一，这是因为缺乏了解和研究新药对他们的效果。 

如果没有持续的临床试验、研究、数据收集和深度学习来更好地了解他们面临的独特医疗挑战，服务不足的社区只能继续接受较差的医疗服务。 研究人员、临床医生以及药物和器械开发人员越来越有机会接触详细的患者数据和工具，以挖掘和分析这些数据。作为行业利益相关者和创新者，我们将如何缩小研究差距，为服务不足的社区提供宝贵的、甚至拯救生命的洞察？为了缩小这些差距，我们需要深入了解所有这些人群。

推动当前临床研究的数据集因优先考虑、针对、调查、招募的个人和人口群体，以及那些选择参与临床试验并分享病史的人而存在偏差。简单来说，机器学习和 AI 是帮助我们从我们获得和聚合的数据获取洞察并尽我们所能加以利用的工具。 

最近的创新为 Molex 莫仕和我们的客户共同努力以缩小这些研究差距提供了巨大的机会。Molex 莫仕与第三方研究公司 Dimensional Research 进行的一项调查显示，近 90% 的制药公司认为数字化药物递送“非常”或“极其”重要，可帮助改善患者的预后。药物递送的数字化可帮助缩小研究差距，使其数据能够被收集，并最终在征得患者同意的情况下用于推动药物开发。事实上，通过数字药物递送，研究人员有可能接触到更多的患者群体并从中收集数据，然后将数据关联起来以获得有意义的见解，同时更加关注服务不足的社区。能够收集数据以理解、调整或开发罕见病新药也有着能改变生活的力量，从而深入洞察以前难以就其进行临床研究的群体。借助这些新的洞察，医药公司就有可能为以前未得到治疗的、人们了解甚少的疾病开发新药。  

虽然该行业会继续依赖既定的研究方法（如临床试验），但 Molex 莫仕还积极与我们的客户合作，将数字药物递送作为改善患者预后的新方法。通过使用 AI 和机器学习，临床医生、研究人员和其他利益相关者可以不断获得更精准的见解，了解药物、递送系统及其他医疗设备和技术需要如何适应才能最好地治疗每个人。

在征得同意的情况下通过数字化药物递送系统获取的数据和洞见，可以推动创新并加速多种替代药物的同时开发。借助深度学习和更精准的患者洞见，制药公司可以模拟不同的场景和患者对新药的反应。每种模拟都能产生新的数据集，研究人员据此可以不断建立对特定患者群体和个体患者的理解。这些模拟可以帮助在临床药物试验中产生新的靶向效率，从而加快新药上市。由于能接触到一系列常见病或罕见病的更广泛、内容更丰富的数据集，制药公司将加深对以前服务不足人群医疗保健需求的了解，并提高他们满足这些需求的能力。 

Molex 莫仕和 Phillips-Medisize 正与客户紧密合作，消除医疗保健方面的差距。我们有着相同的使命，即开发可拯救生命的诊断和治疗方法并满足所有患者的需求，包括那些长期得不到充分服务的患者。我们促请我们的客户充分利用 AI 和机器学习，确保了解每个患者的确切医疗需求。只要我们携手努力，我们就能创造一个真正的未来，让医疗保健对所有社区和每个人都真正公平。