論文の概要: PRISM: Patient Records Interpretation for Semantic Clinical Trial Matching using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15549v2
• Date: Sat, 27 Apr 2024 03:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 20:19:52.602140
• Title: PRISM: Patient Records Interpretation for Semantic Clinical Trial Matching using Large Language Models
• Title（参考訳）: PRISM:大規模言語モデルを用いた意味的臨床試験における患者記録の解釈
• Authors: Shashi Kant Gupta, Aditya Basu, Mauro Nievas, Jerrin Thomas, Nathan Wolfrath, Adhitya Ramamurthi, Bradley Taylor, Anai N. Kothari, Regina Schwind, Therica M. Miller, Sorena Nadaf-Rahrov, Yanshan Wang, Hrituraj Singh,
• Abstract要約: 本報告では,実世界のERHを用いた臨床治験の大規模評価について述べる。 本研究は, LLMsが適切な臨床試験で患者に正確に適合する能力を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.438101430231511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Clinical trial matching is the task of identifying trials for which patients may be potentially eligible. Typically, this task is labor-intensive and requires detailed verification of patient electronic health records (EHRs) against the stringent inclusion and exclusion criteria of clinical trials. This process is manual, time-intensive, and challenging to scale up, resulting in many patients missing out on potential therapeutic options. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have made automating patient-trial matching possible, as shown in multiple concurrent research studies. However, the current approaches are confined to constrained, often synthetic datasets that do not adequately mirror the complexities encountered in real-world medical data. In this study, we present the first, end-to-end large-scale empirical evaluation of clinical trial matching using real-world EHRs. Our study showcases the capability of LLMs to accurately match patients with appropriate clinical trials. We perform experiments with proprietary LLMs, including GPT-4 and GPT-3.5, as well as our custom fine-tuned model called OncoLLM and show that OncoLLM, despite its significantly smaller size, not only outperforms GPT-3.5 but also matches the performance of qualified medical doctors. All experiments were carried out on real-world EHRs that include clinical notes and available clinical trials from a single cancer center in the United States.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験マッチング(英: Clinical trial matching)とは、患者が潜在的に適する可能性のある臨床試験を識別するタスクである。 典型的には、この課題は労働集約的で、臨床試験の厳格な包摂と排除基準に対する患者の電子健康記録(EHR)の詳細な検証が必要である。 このプロセスは手動で、時間集約的で、スケールアップが難しいため、多くの患者が治療オプションを欠いている。 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は、複数の同時研究で示されているように、患者と臨床のマッチングの自動化を可能にしている。 しかし、現在のアプローチは、現実の医療データで発生する複雑さを適切に反映しない、制約のある、しばしば合成データセットに限られている。 本研究では,実世界のEHRを用いた臨床治験マッチングの大規模評価を,エンド・ツー・エンドで行った最初の大規模評価を行った。 本研究は, LLMsが適切な臨床試験で患者に正確に適合する能力を示すものである。 GPT-4 や GPT-3.5 などの独自 LLM と,OncoLLM と呼ばれるカスタム微調整モデルを用いて実験を行った結果,OncoLLM は小さかったが GPT-3.5 を上回り,医師の能力に匹敵する結果となった。 実験はすべて、臨床ノートや米国の1つのがんセンターから入手可能な臨床試験を含む現実世界の EHR で実施された。

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