人工智能正在癌症治疗的后期临床试验中创造显著的效率提升和成本节约，其作用已超越早期药物开发阶段。人工智能驱动的工具有望减少临床试验中耗时较长的环节，如患者招募、监测和数据分析，从而可能释放资源用于更多研究，并降低药物失败率。塔夫茨大学药物开发研究中心的分析显示，人工智能代理可将癌症药物开发周期加速约 10 周，并在后期临床试验中将直接运营成本削减高达 560 万美元。这些效率提升随药物靶点数量的增加而显著增长，为多用途治疗展现出数亿美元级别的净收益潜力。该分析将 Medable 的临床监测代理应用于一个肿瘤药物项目，实现了诸如减少现场访视、加快试验入组以及加速数据锁定等效率提升。这标志着基于实际使用和基准数据的预测模型首次量化了药物开发中代理型人工智能解决方案的财务影响。专家预计，人工智能代理将在 3 至 5 年内成为临床试验的标准配置，处理如自动驾驶汽车般的必要记录工作。除效率提升外，人工智能还可追踪试验人群多样性，并实现更早的药物安全性和有效性评估，这对于监测预算庞大的复杂癌症药物试验至关重要。然而，人工智能并不能保证试验成功，因为患者知情同意和药物分发等挑战依然存在。此外，对人工智能工作的部分人工验证可能会抵消部分时间节省。