論文の概要: Can artificial intelligence predict clinical trial outcomes?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17595v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 00:45:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:11:21.858023
• Title: Can artificial intelligence predict clinical trial outcomes?
• Title（参考訳）: 人工知能は臨床試験の結果を予測することができるか?
• Authors: Shuyi Jin, Lu Chen, Hongru Ding, Meijie Wang, Lun Yu,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) とHINTモデルの性能評価を行い,臨床治験結果の予測を行った。 その結果, GPT-4o は LLM の総合的な性能に優れるが, 負の結果の同定に苦慮していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.326858857564308
• License:
• Abstract: This study evaluates the performance of large language models (LLMs) and the HINT model in predicting clinical trial outcomes, focusing on metrics including Balanced Accuracy, Matthews Correlation Coefficient (MCC), Recall, and Specificity. Results show that GPT-4o achieves superior overall performance among LLMs but, like its counterparts (GPT-3.5, GPT-4mini, Llama3), struggles with identifying negative outcomes. In contrast, HINT excels in negative sample recognition and demonstrates resilience to external factors (e.g., recruitment challenges) but underperforms in oncology trials, a major component of the dataset. LLMs exhibit strengths in early-phase trials and simpler endpoints like Overall Survival (OS), while HINT shows consistency across trial phases and excels in complex endpoints (e.g., Objective Response Rate). Trial duration analysis reveals improved model performance for medium- to long-term trials, with GPT-4o and HINT displaying stability and enhanced specificity, respectively. We underscore the complementary potential of LLMs (e.g., GPT-4o, Llama3) and HINT, advocating for hybrid approaches to leverage GPT-4o's predictive power and HINT's specificity in clinical trial outcome forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大言語モデル(LLM)とHINTモデル(HINTモデル)を用いて臨床治験結果の予測を行い,バランスド精度,マシューズ相関係数(MCC),リコール,特異性などの指標に着目した。 その結果, GPT-4o は LLM の総合成績に優れるが, GPT-3.5, GPT-4mini, Llama3 と同様, 負の結果の同定に苦慮していることがわかった。 対照的にHINTは、負のサンプル認識に優れ、外部要因(例えば、採用課題)に対するレジリエンスを示すが、データセットの主要なコンポーネントであるオンコロジートライアルではパフォーマンスが低い。 LLMは、アーリーフェーズのトライアルと、全体サバイバル(OS)のようなより単純なエンドポイントで、HINTはトライアルフェーズ間で一貫性を示し、複雑なエンドポイント(例えば、Objective Response Rate)で優れています。 GPT-4oとHINTはそれぞれ安定性と特異性の向上を図った。 LLMs (eg , GPT-4o, Llama3) と HINT の相補的可能性を強調し, GPT-4o の予測能力と臨床治験結果予測における HINT の特異性を利用したハイブリッドアプローチを提唱した。

関連論文リスト

• Prediction of Lung Metastasis from Hepatocellular Carcinoma using the SEER Database [0.9055332067000195]
  肝細胞癌(HCC)は、がん関連死亡の原因である。 HCCにおける肺転移の予測モデルは、範囲と臨床応用性に限られている。 本研究では,Surveillance, Epidemiology, End Results (SEER)データベースのデータを用いて,エンドツーエンドの機械学習パイプラインの開発と検証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T20:06:31Z)
• TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets [57.067409211231244]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T09:13:10Z)
• Language Interaction Network for Clinical Trial Approval Estimation [37.60098683485169]
  本稿では,言語相互作用ネットワーク(LINT, Language Interaction Network)について紹介する。 臨床治験の3段階にわたって厳格にLINTを試験し,ROC-AUCスコアは0.770,0.740,0.748となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T14:50:59Z)
• TrialDura: Hierarchical Attention Transformer for Interpretable Clinical Trial Duration Prediction [19.084936647082632]
  マルチモーダルデータを用いて臨床試験期間を推定する機械学習に基づくTrialDuraを提案する。 バイオメディカルコンテキストに特化されたBio-BERT埋め込みにエンコードして,より深く,より関連するセマンティック理解を提供する。 提案モデルでは, 平均絶対誤差(MAE)が1.04年, 根平均二乗誤差(RMSE)が1.39年であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T02:12:59Z)
• TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network [54.332862955411656]
  臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。 近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。 本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T12:35:09Z)
• SPOT: Sequential Predictive Modeling of Clinical Trial Outcome with Meta-Learning [67.8195828626489]
  臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、時間を要する、費用がかかる、失敗する傾向がある。 本稿では,まず,複数ソースの臨床試験データを関連するトライアルトピックにクラスタリングするために,臨床トライアル結果の逐次予測mOdeling(SPOT)を提案する。 タスクとして各トライアルシーケンスを考慮して、メタ学習戦略を使用して、モデルが最小限のアップデートで新しいタスクに迅速に適応できるポイントを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T23:04:27Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• HINT: Hierarchical Interaction Network for Trial Outcome Prediction Leveraging Web Data [56.53715632642495]
  臨床試験は、有効性、安全性、または患者採用の問題により、不確実な結果に直面する。 本稿では,より一般的な臨床試験結果予測のための階層型Interaction Network(HINT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T15:09:07Z)
• MIA-Prognosis: A Deep Learning Framework to Predict Therapy Response [58.0291320452122]
  本稿では,患者の予後と治療反応を予測するための統合型深層学習手法を提案する。 我々は,マルチモーダル非同期時系列分類タスクとして,確率モデリングを定式化する。 我々の予測モデルは、長期生存の観点から、低リスク、高リスクの患者をさらに階層化する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:30:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。