为了让临床试验物有所值，科学家们需要招募到足够的被试来验证治疗效果是否确实有效。据合众社报道，全美有近25%的癌症药物实验因招不到足够的被试参加而无法顺利完成，这对有限的人力和经济资源而言是一种浪费。据美国国家癌症研究所的一份杂志报道，华盛顿大学的研究人员们在对过去几年的癌症药物实验进行审阅的基础上，设计出了一种算法来解决这一问题。 研究人员们对2000至2011年之间的787份数据进行了研究，重点关注了2012至2013年之间的46份数据，并且使用这些数据来进行预测。 研究人员们使用了13个预测指标来构建一种算法，该算法可以预判一项癌症药物实验需要招募多少被试即可完成相关研究工作。 研究人员们表示，随着时间的推移，很多临床癌症药物实验看起来都满足了被试数量的要求。但他们也表示，使用算法来确定到底需要招募多少被试才能满足相关癌症药物的实验，尽管有助于做出决断，但并不能取代对实验可行性和有效性的评估。
