Nacionalinių sveikatos institutų mokslininkai naudoja didelius kalbų modelius, kad sukurtų dirbtinio intelekto sistemą, kad supaprastintų klinikinių tyrimų atitikimo procesą ir greičiau susietų potencialius savanorius su atitinkamais ClinicalTrials.gov pateiktais tyrimais.

Palyginę jo tikslumą su trimis klinikų gydytojais, mokslininkai nustatė, kad įrankis, TrialGPT, pasiekė beveik tokį patį tikslumo lygį, remiantis NIH šį mėnesį paskelbtu pranešimu.

KODĖL TAI SVARBU

Kadangi tinkamo klinikinio tyrimo paieška pacientui reikalauja daug laiko ir išteklių, Nacionalinės medicinos bibliotekos ir Nacionalinio vėžio instituto mokslininkai sukūrė TrialGPT sistemą, kad ją supaprastintų.

Naujasis klinikinių tyrimų atitikimo algoritmas analizuoja pacientų santraukas, kad gautų atitinkamą medicininę ir demografinę informaciją, tada identifikuoja klinikinius tyrimus, kuriems pacientas gali dalyvauti, ir neįtraukia tyrimų, kuriems jis netinka.

„TrialGPT“ sudaro anotuotą klinikinių tyrimų sąrašą, suskirstytą pagal tinkamumą ir tinkamumą, kurį gydytojai gali naudoti aptardami klinikinių tyrimų galimybes su savo pacientais. AI įrankis taip pat paaiškina, kaip asmuo atitinka įtraukimo į studijas kriterijus, o tai labai svarbu jo veiksmingumui.

Norėdami įvertinti, kaip gerai „TrialGPT“ numatė, ar pacientas atitiks specifinį klinikinio tyrimo reikalavimą, mokslininkai palygino įrankio rezultatus su trijų žmonių gydytojų, kurie įvertino daugiau nei 1000 pacientų kriterijų porų, rezultatais, sakė NIH.

„Mašininis mokymasis ir dirbtinio intelekto technologija davė daug vilčių priderinti pacientus į klinikinius tyrimus, tačiau vis dar reikia ištirti jų praktinį pritaikymą įvairiose populiacijose“, – pranešime teigė Stephenas Sherry, laikinai einantis NLM direktoriaus pareigas.

Tyrėjai taip pat atliko bandomąjį vartotojų tyrimą ir nustatė, kad kai gydytojai naudojo TrialGPT, jie praleido 40 % mažiau laiko tirdami pacientus, tačiau išlaikė tą patį tikslumo lygį.

Pažymėtina, kad „TrialGPT“ remiasi „OpenAI“ GPT serijos LLM, tokiais kaip GPT-3.5 ir GPT-4, o pastaroji yra uždarojo kodo ir gali būti pasiekiama tik per komercines programas arba API, teigia tyrėjai savo ataskaitoje.

Už tyrimą, paskelbtą žurnale Nature Communications ir bendradarbių iš Alberto Einšteino medicinos koledžo, Pitsburgo universiteto, Ilinojaus universiteto Urbana-Champaign ir Merilendo universiteto Koledžo parke, mokslininkų komanda gavo inovacijų apdovanojimą ir toliau vertins. NIH teigė, kad modelio veikimas ir teisingumas realiose klinikinėse situacijose.

DIDESNĖ TENDENCIJA

AI naudojimas siekiant pagerinti pacientų įdarbinimą, išlaikymą ir klinikinių tyrimų rezultatus buvo pradėtas prieš OpenAI paleidžiant ChatGPT generacinį AI modelį. COVID-19 pandemijos metu onkologijos organizacijos ieškojo būdų, kaip visoje šalyje rasti pacientų, kurie atitiktų tyrimus, net jei jų fiziškai nebūtų, naudodamosi sveikatos priežiūros duomenimis.

Pasak Jeffo Eltono, ConcertAI, klinikinių tyrimų optimizavimo duomenų ir AI SaaS platformų tiekėjo, generalinio direktoriaus Jeffo Eltono, atliekant decentralizuotus klinikinius tyrimus, didesnis AI pritaikymas padėjo pagerinti sveikatos teisingumą ir bandymų įvairovę.

„Naudojant integruotus skaitmeninius tyrimus, klinikiniai tyrimai yra neatskiriama paties priežiūros proceso dalis, o ne jam primesta“, – sakė Eltonas. Sveikatos priežiūros IT naujienos.

„Bandymai neturi užkrauti didesnės naštos paslaugų teikėjams ir pacientams nei priežiūros standartas.

Pasak Setho Howardo, „Epic“ tyrimų ir plėtros viceprezidento, trinties mažinimas per visą klinikinio tyrimo gyvavimo ciklą yra labai svarbus siekiant padėti pacientams gauti bandomąją terapiją.

Elektroninių sveikatos įrašų pardavėjas įgyvendino duomenimis pagrįstą klinikinį tyrimą piršlybos du prieš metus. Naudodamas savo neatpažintą „Cosmos“ duomenų rinkinį, „Epic“ leidžia paslaugų teikėjams, kurie užsiregistruoja gauti paslaugą, suderinti rėmėjų teikiamas klinikinių tyrimų galimybes ir jų organizacijos reikalavimus atitinkančių pacientų skaičių.

Daugelis sveikatos sistemų taip pat išbandė analitines programas, kurios gali atskleisti klinikinių tyrimų galimybes pacientams, naudojantiems savo organizacijų ESI duomenis. Spalio mėn. „Microsoft“ paskelbė apie naujus dirbtinio intelekto įrankius, kurie leis sveikatos sistemoms sukurti pritaikytus AI įrankius daugeliui administracinių poreikių, įskaitant klinikinių tyrimų atitikimą.

Tačiau AI šališkumas vis dar kelia susirūpinimą dėl klinikinių rezultatų.

Jeilio medicinos mokyklos mokslininkai teigė, kad jis gali atsirasti bet kuriame algoritmo kūrimo vamzdyne ir pabloginti sveikatos priežiūros skirtumus, teigė Jeilio medicinos mokyklos mokslininkai naujame tyrime, paskelbtame anksčiau šį mėnesį.

ĮRAŠĄ

„Mūsų tyrimas rodo, kad TrialGPT gali padėti gydytojams veiksmingiau sujungti savo pacientus su klinikinių tyrimų galimybėmis ir sutaupyti brangaus laiko, kurį būtų galima geriau skirti sunkesnėms užduotims, kurioms reikia žmogiškųjų žinių“, – sakė Zhiyong Lu, NLM vyresnysis tyrėjas ir tyrimo autorius. pareiškimas.

„Šis tyrimas rodo, kad galime atsakingai panaudoti dirbtinio intelekto technologijas, kad gydytojai galėtų prijungti savo pacientus prie atitinkamo klinikinio tyrimo, kuris gali būti jiems įdomus dar greičiau ir efektyviau“, – pridūrė Sherry.

Andrea Fox yra „Healthcare IT News“ vyresnioji redaktorė.
paštas: afox@himss.org
„Healthcare IT News“ yra HIMSS žiniasklaidos leidinys.