論文の概要: TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00631v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 18:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:22:00.807240
• Title: TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets
• Title（参考訳）: TrialBench: マルチモーダル人工知能対応の臨床試験データセット
• Authors: Jintai Chen, Yaojun Hu, Yue Wang, Yingzhou Lu, Xu Cao, Miao Lin, Hongxia Xu, Jian Wu, Cao Xiao, Jimeng Sun, Lucas Glass, Kexin Huang, Marinka Zitnik, Tianfan Fu,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルデータ(例えば,薬物分子,疾患コード,テキスト,分類・数値的特徴)と臨床治験設計における8つの重要な予測課題をカバーするAIreadyデータセットを精巧にキュレートした。 データセットのユーザビリティと信頼性を確保するため、各タスクに基本的な検証方法を提供する。 このようなオープンアクセスデータセットが利用可能になることは、臨床試験設計のための高度なAIアプローチの開発を促進することを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.067409211231244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical trials are pivotal for developing new medical treatments, yet they typically pose some risks such as patient mortality, adverse events, and enrollment failure that waste immense efforts spanning over a decade. Applying artificial intelligence (AI) to forecast or simulate key events in clinical trials holds great potential for providing insights to guide trial designs. However, complex data collection and question definition requiring medical expertise and a deep understanding of trial designs have hindered the involvement of AI thus far. This paper tackles these challenges by presenting a comprehensive suite of meticulously curated AIready datasets covering multi-modal data (e.g., drug molecule, disease code, text, categorical/numerical features) and 8 crucial prediction challenges in clinical trial design, encompassing prediction of trial duration, patient dropout rate, serious adverse event, mortality rate, trial approval outcome, trial failure reason, drug dose finding, design of eligibility criteria. Furthermore, we provide basic validation methods for each task to ensure the datasets' usability and reliability. We anticipate that the availability of such open-access datasets will catalyze the development of advanced AI approaches for clinical trial design, ultimately advancing clinical trial research and accelerating medical solution development. The curated dataset, metrics, and basic models are publicly available at https://github.com/ML2Health/ML2ClinicalTrials/tree/main/AI4Trial.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は、新しい治療を開発する上で重要であるが、通常、患者死亡、有害事象、そして10年以上にわたる無駄な努力を無駄にすることの失敗など、いくつかのリスクを生じさせる。 人工知能(AI)を用いて臨床試験の重要な出来事を予測またはシミュレートすることは、トライアルデザインをガイドするための洞察を提供する大きな可能性を持つ。 しかし、複雑なデータ収集と専門知識とトライアルデザインの深い理解を必要とする質問定義は、これまでAIの関与を妨げてきた。 本稿では,多要素データ(例えば,薬物分子,疾患コード,テキスト,分類・数値特徴)を包括的に収集したAIreadyデータセットと,治験期間の予測,患者退院率,重篤事象,死亡率,治験承認結果,薬物線量検出,適度基準の設計を含む,臨床試験設計における8つの重要な予測課題を提示することにより,これらの課題に対処する。 さらに、データセットのユーザビリティと信頼性を確保するため、各タスクに基本的な検証方法を提供する。 このようなオープンアクセスデータセットが利用可能になると、臨床試験設計のための高度なAIアプローチの開発が促進され、最終的に臨床試験研究が進展し、医療ソリューション開発が加速すると予想する。 キュレートされたデータセット、メトリクス、基本モデルはhttps://github.com/ML2Health/ML2ClinicalTrials/tree/main/AI4Trialで公開されている。

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