論文の概要: A Scalable AI Approach for Clinical Trial Cohort Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02808v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 01:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:52:41.147821
• Title: A Scalable AI Approach for Clinical Trial Cohort Optimization
• Title（参考訳）: 臨床試験コホート最適化のためのスケーラブルAIアプローチ
• Authors: Xiong Liu, Cheng Shi, Uday Deore, Yingbo Wang, Myah Tran, Iya Khalil, Murthy Devarakonda
• Abstract要約: FDAは臨床試験人口の多様性を高めるための入学の慣行を推進してきた。 本稿では,トランスフォーマーに基づく自然言語処理によるコホート最適化(AICO)に対するAIアプローチを提案する。 乳がん治験設計のケーススタディは、臨床試験の一般化性を改善する方法の有用性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.076017404694899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: FDA has been promoting enrollment practices that could enhance the diversity of clinical trial populations, through broadening eligibility criteria. However, how to broaden eligibility remains a significant challenge. We propose an AI approach to Cohort Optimization (AICO) through transformer-based natural language processing of the eligibility criteria and evaluation of the criteria using real-world data. The method can extract common eligibility criteria variables from a large set of relevant trials and measure the generalizability of trial designs to real-world patients. It overcomes the scalability limits of existing manual methods and enables rapid simulation of eligibility criteria design for a disease of interest. A case study on breast cancer trial design demonstrates the utility of the method in improving trial generalizability.
• Abstract（参考訳）: 米食品医薬品局(FDA)は、資格基準を拡充することで臨床試験人口の多様性を高めるための入学慣行を推進してきた。 しかし、どうやって資格を拡大するかは重要な課題である。 本稿では,自然言語処理による適性基準の変換によるコホート最適化(aico)へのaiアプローチと,実世界データを用いた基準の評価を提案する。 本手法は,多種多様な臨床試験から共通適性基準変数を抽出し,実世界の患者に対する治験設計の一般化可能性を測定する。 既存の手動メソッドのスケーラビリティの限界を克服し、関心のある疾患に対する適性基準設計の迅速なシミュレーションを可能にする。 乳がん治験設計のケーススタディは、臨床試験の一般化性を改善する方法の有用性を示している。

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