論文の概要: CT-ADE: An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12827v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 12:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:07:01.819159
• Title: CT-ADE: An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results
• Title（参考訳）: CT-ADE : 臨床試験結果からの逆薬物事象予測のための評価基準
• Authors: Anthony Yazdani, Alban Bornet, Boya Zhang, Philipp Khlebnikov, Poorya Amini, Douglas Teodoro,
• Abstract要約: 副作用薬物イベント(ADE)は臨床研究と公衆衛生に大きな影響を及ぼす。 我々は、ADEの予測モデリングを強化するためにコンパイルされた新しいデータセットであるCT-ADEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10555513406636093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adverse drug events (ADEs) significantly impact clinical research and public health, contributing to failures in clinical trials and leading to increased healthcare costs. The accurate prediction and management of ADEs are crucial for improving the development of safer, more effective medications, and enhancing patient outcomes. To support this effort, we introduce CT-ADE, a novel dataset compiled to enhance the predictive modeling of ADEs. Encompassing over 12,000 instances extracted from clinical trial results, the CT-ADE dataset integrates drug, patient population, and contextual information for multilabel ADE classification tasks in monopharmacy treatments, providing a comprehensive resource for developing advanced predictive models. To mirror the complex nature of ADEs, annotations are standardized at the system organ class level of the Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) ontology. Preliminary analyses using baseline models have demonstrated promising results, achieving 73.33% F1 score and 81.54% balanced accuracy, highlighting CT-ADE's potential to advance ADE prediction. CT-ADE provides an essential tool for researchers aiming to leverage the power of artificial intelligence and machine learning to enhance patient safety and minimize the impact of ADEs on pharmaceutical research and development. Researchers interested in using the CT-ADE dataset can find all necessary resources at https://github.com/xxxx/xxxx.
• Abstract（参考訳）: 副作用薬物イベント(ADE)は臨床研究と公衆衛生に大きな影響を与え、臨床試験の失敗に寄与し、医療費が上昇する。 ADEの正確な予測と管理は、より安全で効果的な薬の開発を改善し、患者の成果を高めるために重要である。 この取り組みを支援するために, ADEの予測モデリングを強化するためにコンパイルされた新しいデータセットであるCT-ADEを紹介する。 CT-ADEデータセットは、臨床試験の結果から抽出された12,000件以上のインスタンスを網羅し、薬物、患者集団、コンテキスト情報を、単薬治療における多ラベルADE分類タスクに統合し、高度な予測モデルを開発するための包括的なリソースを提供する。 ADEの複雑な性質を反映するため、アノテーションはMedDRAオントロジーのシステム臓器クラスレベルで標準化されている。 ベースラインモデルを用いた予備分析は有望な結果を示し、73.33%のF1スコアと81.54%のバランスの取れた精度を達成した。 CT-ADEは、人工知能と機械学習の力を活用して患者の安全性を高め、ADEsが医薬品の研究と開発に与える影響を最小限にすることを目的とした、研究者にとって不可欠なツールを提供する。 CT-ADEデータセットの使用に関心のある研究者は、https://github.com/xxxx/xxxx.com/xxで、必要なリソースをすべて見つけることができる。

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