論文の概要: Utilizing ChatGPT to Enhance Clinical Trial Enrollment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02077v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 10:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-18 13:16:03.060725
• Title: Utilizing ChatGPT to Enhance Clinical Trial Enrollment
• Title（参考訳）: chatgptを用いた臨床試験の充実
• Authors: Georgios Peikos, Symeon Symeonidis, Pranav Kasela, Gabriella Pasi
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルであるChatGPTを用いて患者関連情報を非構造化臨床ノートから抽出する自動アプローチを提案する。 2つのベンチマーク検索コレクションで実施した経験的評価では,既存手法と比較して検索性能が向上した。 以上の結果から,ChatGPTを医療サービスの品質を確保し,患者への直接的なリスクを最小限に抑えつつ,臨床治験の増進に活用する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3551878971309947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical trials are a critical component of evaluating the effectiveness of new medical interventions and driving advancements in medical research. Therefore, timely enrollment of patients is crucial to prevent delays or premature termination of trials. In this context, Electronic Health Records (EHRs) have emerged as a valuable tool for identifying and enrolling eligible participants. In this study, we propose an automated approach that leverages ChatGPT, a large language model, to extract patient-related information from unstructured clinical notes and generate search queries for retrieving potentially eligible clinical trials. Our empirical evaluation, conducted on two benchmark retrieval collections, shows improved retrieval performance compared to existing approaches when several general-purposed and task-specific prompts are used. Notably, ChatGPT-generated queries also outperform human-generated queries in terms of retrieval performance. These findings highlight the potential use of ChatGPT to enhance clinical trial enrollment while ensuring the quality of medical service and minimizing direct risks to patients.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は、新しい医療介入の有効性と医学研究の進歩を評価する上で重要な要素である。 したがって、患者のタイムリー登録は、遅滞や治験の早期終了を防ぐために不可欠である。 この文脈において、Electronic Health Records(EHR)は、資格のある参加者を特定し、登録するための貴重なツールとして登場した。 本研究では,大規模な言語モデルであるchatgptを用いて,非構造化臨床ノートから患者関連情報を抽出し,潜在的に有効な臨床試験を検索するための検索クエリを生成する自動アプローチを提案する。 2つのベンチマーク検索コレクションを用いた経験的評価では,複数の汎用プロンプトとタスク固有プロンプトを用いた場合と比較して検索性能が向上した。 特に、ChatGPT生成クエリは、検索性能において、人間生成クエリよりも優れています。 以上の結果から,ChatGPTを医療サービスの品質を確保し,患者への直接的なリスクを最小限に抑えつつ,臨床治験の増進に活用する可能性が示唆された。

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