論文の概要: Improving Patient Pre-screening for Clinical Trials: Assisting Physicians with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07396v2
• Date: Thu, 29 Jun 2023 12:59:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 16:45:23.978944
• Title: Improving Patient Pre-screening for Clinical Trials: Assisting Physicians with Large Language Models
• Title（参考訳）: 臨床試験における患者の事前スクリーニングの改善 : 大規模言語モデルによる医師支援
• Authors: Danny M. den Hamer, Perry Schoor, Tobias B. Polak and Daniel Kapitan
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は臨床情報抽出や臨床推論に有効であることが示されている。 本稿では,患者の総合的医療プロファイルに基づく臨床治験の適性判定に医師を支援するために,インストラクションGPTを用いることを検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physicians considering clinical trials for their patients are met with the laborious process of checking many text based eligibility criteria. Large Language Models (LLMs) have shown to perform well for clinical information extraction and clinical reasoning, including medical tests, but not yet in real-world scenarios. This paper investigates the use of InstructGPT to assist physicians in determining eligibility for clinical trials based on a patient's summarised medical profile. Using a prompting strategy combining one-shot, selection-inference and chain-of-thought techniques, we investigate the performance of LLMs on 10 synthetically created patient profiles. Performance is evaluated at four levels: ability to identify screenable eligibility criteria from a trial given a medical profile; ability to classify for each individual criterion whether the patient qualifies; the overall classification whether a patient is eligible for a clinical trial and the percentage of criteria to be screened by physician. We evaluated against 146 clinical trials and a total of 4,135 eligibility criteria. The LLM was able to correctly identify the screenability of 72% (2,994/4,135) of the criteria. Additionally, 72% (341/471) of the screenable criteria were evaluated correctly. The resulting trial level classification as eligible or ineligible resulted in a recall of 0.5. By leveraging LLMs with a physician-in-the-loop, a recall of 1.0 and precision of 0.71 on clinical trial level can be achieved while reducing the amount of criteria to be checked by an estimated 90%. LLMs can be used to assist physicians with pre-screening of patients for clinical trials. By forcing instruction-tuned LLMs to produce chain-of-thought responses, the reasoning can be made transparent to and the decision process becomes amenable by physicians, thereby making such a system feasible for use in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 患者の臨床試験を検討する医師は、多くのテキストベースの適格性基準を検査する手間がかかる。 LLM(Large Language Models)は、医学的検査を含む臨床情報抽出や臨床推論においてよく機能するが、現実のシナリオでは機能しない。 本稿では,患者の総合的医療プロファイルに基づく臨床治験の適性判定に医師を支援するために,インストラクションGPTを用いたことを検討する。 単発,選択推論,チェーン・オブ・シントを併用したプロンプト戦略を用いて,10個の合成患者プロファイル上でのLCMの性能について検討した。 成績は、4つのレベルで評価される: 医学的プロファイルが与えられた試験からスクリーニング可能な適格基準を識別する能力、患者が適格かどうかの個々の基準を分類する能力、患者が臨床試験を受ける資格があるかどうかの全体分類、医師が検査する基準の割合。 我々は146回の臨床試験と合計4,135の適格性基準について評価した。 LLMは基準の72% (2,994/4,135) を正しく識別することができた。 また,スクリーニング基準の72% (341/471) が正しく評価された。 その結果、試験レベルの分類は適当か不可とされ、0.5のリコールとなった。 LLMを医用ループで活用することにより、診断基準の90%を減らしつつ、臨床試験レベルで1.0のリコールと0.71の精度を達成することができる。 LLMは、医師が臨床試験のために患者の事前スクリーニングを行うのを助けるために使用できる。 命令調整されたLLMにチェーン・オブ・プリート・レスポンスを強制することにより、推論を透過化し、医師による意思決定プロセスが実現し、現実のシナリオでの使用が可能なシステムを実現する。

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