論文の概要: Automatically Labeling $200B Life-Saving Datasets: A Large Clinical Trial Outcome Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10292v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 20:16:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:03.889855
• Title: Automatically Labeling $200B Life-Saving Datasets: A Large Clinical Trial Outcome Benchmark
• Title（参考訳）: 20億ドルのライフセービングデータセットを自動ラベル付け:大規模臨床試験の結果
• Authors: Chufan Gao, Jathurshan Pradeepkumar, Trisha Das, Shivashankar Thati, Jimeng Sun,
• Abstract要約: 臨床試験の結果は、新薬の規制承認と患者の結果に影響を与える重要な役割を担っている。 その重要性にもかかわらず、大規模で高品質な臨床試験結果データが一般に公開されていない。 完全再現可能で大規模(約125Kの薬物および生物学的試験)な臨床治験アウトカム知識ベースについて紹介する。 また,2020-2024年に行われた最近の臨床試験のマニュアルアノテーションも実施した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.663798850232588
• License:
• Abstract: Background: The global cost of drug discovery and development exceeds $200 billion annually, with clinical trial outcomes playing a critical role in the regulatory approval of new drugs and impacting patient outcomes. Despite their significance, large-scale, high-quality clinical trial outcome data are not readily available to the public, limiting advances in trial outcome predictive modeling. Methods: We introduce the Clinical Trial Outcome (CTO) knowledge base, a fully reproducible, large-scale (around 125K drug and biologics trials), open-source of clinical trial information including large language model (LLM) interpretations of publications, matched trials over phases, sentiment analysis from news, stock prices of trial sponsors, and other trial-related metrics. From this knowledge base, we additionally performed manual annotation of a set of recent clinical trials from 2020-2024. Results: We evaluated the quality of our knowledge base by generating high-quality trial outcome labels that demonstrate strong agreement with previously published expert annotations, achieving an F1 score of 94 for Phase 3 trials and 91 across all phases. Additionally, we benchmarked a suite of standard machine learning models on our manually annotated set, highlighting the distribution shift of recent trials and the need for continuously updated labeling methods. Conclusions: By analyzing CTO's performance on recent trials, we showed a need for recent, high-quality trial outcome labels. We release our knowledge base and labels to the public at https://chufangao.github.io/CTOD, which will also be regularly updated to support ongoing research in clinical trial outcomes, offering insights that could optimize the drug development process.
• Abstract（参考訳）: 背景: 医薬品の発見・開発における世界的なコストは年間200億ドルを超えており、臨床試験の結果は新薬の規制承認と患者への影響において重要な役割を担っている。 その重要性にもかかわらず、大規模で高品質な臨床試験結果データが一般には公開されておらず、試験結果予測モデリングの進歩が制限されている。 方法: 臨床試験アウトカム(CTO)知識ベース, 完全再現性, 大規模(約125Kの薬物および生物学的試験), 出版物の大言語モデル(LLM)解釈, 相応の試行, ニュースからの感情分析, 裁判スポンサーの株価, その他の試験関連指標をオープンソースとして紹介する。 この知見をもとに,2020-2024年の臨床試験を手作業で実施した。 結果: これまでに公表した専門家のアノテーションと強い一致を示す高品質な試験結果ラベルを作成し, 第3相試験94点, 全相91点のF1スコアを達成し, 知識ベースの品質を評価した。 さらに、手動でアノテートしたセットで標準機械学習モデルのスイートをベンチマークし、最近のトライアルの分散シフトと、継続的に更新されたラベリングメソッドの必要性を強調した。 結論: 最近のトライアルでCTOのパフォーマンスを分析することで、私たちは最近の高品質なトライアル結果ラベルの必要性を示しました。 我々は、臨床治験の結果の継続的な研究を支援するために定期的に更新され、医薬品開発プロセスを最適化する洞察を提供する https://chufangao.github.io/CTOD で、知識ベースとラベルを一般公開する。

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