論文の概要: Advancing clinical trial outcomes using deep learning and predictive modelling: bridging precision medicine and patient-centered care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07050v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 23:20:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:20.928580
• Title: Advancing clinical trial outcomes using deep learning and predictive modelling: bridging precision medicine and patient-centered care
• Title（参考訳）: 深層学習と予測モデルを用いた臨床治験の進歩--ブリッジング精密医療と患者中心医療
• Authors: Sydney Anuyah, Mallika K Singh, Hope Nyavor,
• Abstract要約: 深層学習と予測モデリングは、臨床試験設計、患者採用、リアルタイムモニタリングを最適化するための変換ツールとして登場した。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーモデルなどの深層学習技術の患者層化への応用について検討する。 生存分析や時系列予測を含む予測モデリング手法は、試行結果の予測、効率の向上、試行失敗率の低減に用いられている。
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• Abstract: The integration of artificial intelligence [AI] into clinical trials has revolutionized the process of drug development and personalized medicine. Among these advancements, deep learning and predictive modelling have emerged as transformative tools for optimizing clinical trial design, patient recruitment, and real-time monitoring. This study explores the application of deep learning techniques, such as convolutional neural networks [CNNs] and transformerbased models, to stratify patients, forecast adverse events, and personalize treatment plans. Furthermore, predictive modelling approaches, including survival analysis and time-series forecasting, are employed to predict trial outcomes, enhancing efficiency and reducing trial failure rates. To address challenges in analysing unstructured clinical data, such as patient notes and trial protocols, natural language processing [NLP] techniques are utilized for extracting actionable insights. A custom dataset comprising structured patient demographics, genomic data, and unstructured text is curated for training and validating these models. Key metrics, including precision, recall, and F1 scores, are used to evaluate model performance, while trade-offs between accuracy and computational efficiency are examined to identify the optimal model for clinical deployment. This research underscores the potential of AI-driven methods to streamline clinical trial workflows, improve patient-centric outcomes, and reduce costs associated with trial inefficiencies. The findings provide a robust framework for integrating predictive analytics into precision medicine, paving the way for more adaptive and efficient clinical trials. By bridging the gap between technological innovation and real-world applications, this study contributes to advancing the role of AI in healthcare, particularly in fostering personalized care and improving overall trial success rates.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の臨床試験への統合は、医薬品開発とパーソナライズド医療のプロセスに革命をもたらした。 これらの進歩の中で、深層学習と予測モデリングが、臨床治験設計の最適化、患者採用、リアルタイムモニタリングのための変換ツールとして登場した。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーモデルなどの深層学習技術を用いて、患者の階層化、有害事象の予測、治療計画のパーソナライズについて検討する。 さらに、生存分析や時系列予測などの予測モデルを用いて、試行結果の予測、効率の向上、試行失敗率の低減を図る。 患者ノートや治験プロトコルなどの構造化されていない臨床データを解析する上での課題に対処するために,自然言語処理(NLP)技術を用いて実行可能な洞察を抽出する。 これらのモデルをトレーニングし、検証するために、構造化された患者の人口統計、ゲノムデータ、構造化されていないテキストからなるカスタムデータセットをキュレートする。 精度,リコール,F1スコアなどの重要な指標をモデル評価に用い,精度と計算効率のトレードオフを調べ,臨床展開に適したモデルを特定する。 この研究は、AIによる臨床試験ワークフローの合理化、患者中心の結果の改善、および臨床試験の非効率性に関連するコスト削減の可能性を浮き彫りにしている。 この発見は、予測分析を精密医療に統合し、より適応的で効率的な臨床試験を行うための、堅牢なフレームワークを提供する。 技術革新と現実世界の応用のギャップを埋めることで、医療におけるAIの役割、特にパーソナライズされたケアの育成と、総合的なトライアル成功率の向上に寄与する。

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