論文の概要: Enhancing Hepatopathy Clinical Trial Efficiency: A Secure, Large Language Model-Powered Pre-Screening Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18531v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 02:06:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:51.444202
• Title: Enhancing Hepatopathy Clinical Trial Efficiency: A Secure, Large Language Model-Powered Pre-Screening Pipeline
• Title（参考訳）: 臨床治験効率の向上 : セキュアで大規模言語モデルによる前硬化パイプライン
• Authors: Xiongbin Gui, Hanlin Lv, Xiao Wang, Longting Lv, Yi Xiao, Lei Wang,
• Abstract要約: 癌や肝硬変などの複雑な肝疾患を含むコホートを除去するには、しばしば意味論的に複雑な基準を解釈する必要がある。 従来の手作業によるスクリーニング手法は時間がかかり、エラーを起こしやすい。 我々は,臨床知識を活用して,大規模言語モデルの正確かつ安全かつ効率的な応用を導出する新規患者プレスクリーニングパイプラインを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.920585072471193
• License:
• Abstract: Background: Recruitment for cohorts involving complex liver diseases, such as hepatocellular carcinoma and liver cirrhosis, often requires interpreting semantically complex criteria. Traditional manual screening methods are time-consuming and prone to errors. While AI-powered pre-screening offers potential solutions, challenges remain regarding accuracy, efficiency, and data privacy. Methods: We developed a novel patient pre-screening pipeline that leverages clinical expertise to guide the precise, safe, and efficient application of large language models. The pipeline breaks down complex criteria into a series of composite questions and then employs two strategies to perform semantic question-answering through electronic health records - (1) Pathway A, Anthropomorphized Experts' Chain of Thought strategy, and (2) Pathway B, Preset Stances within an Agent Collaboration strategy, particularly in managing complex clinical reasoning scenarios. The pipeline is evaluated on three key metrics-precision, time consumption, and counterfactual inference - at both the question and criterion levels. Results: Our pipeline achieved high precision (0.921, in criteria level) and efficiency (0.44s per task). Pathway B excelled in complex reasoning, while Pathway A was effective in precise data extraction with faster processing times. Both pathways achieved comparable precision. The pipeline showed promising results in hepatocellular carcinoma (0.878) and cirrhosis trials (0.843). Conclusions: This data-secure and time-efficient pipeline shows high precision in hepatopathy trials, providing promising solutions for streamlining clinical trial workflows. Its efficiency and adaptability make it suitable for improving patient recruitment. And its capability to function in resource-constrained environments further enhances its utility in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 背景:肝細胞癌や肝硬変などの複雑な肝疾患のコホートに対する検索は、しばしば意味論的に複雑な基準を解釈する必要がある。 従来の手作業によるスクリーニング手法は時間がかかり、エラーを起こしやすい。 AIを使った事前スクリーニングは潜在的な解決策を提供するが、精度、効率、データのプライバシーに関する課題は残る。 方法: 臨床専門知識を活用して, 大規模言語モデルの正確かつ安全かつ効率的な応用を導出する新規患者プレスクリーニングパイプラインを開発した。 パイプラインは、複雑な基準を一連の複合的な質問に分解し、その後、(1)パスA、人為的な専門家の思考戦略の連鎖、(2)パスB、エージェントコラボレーション戦略における事前のスタンス、特に複雑な臨床推論シナリオの管理の2つの戦略を用いて、電子健康記録を通じて意味的な質問応答を行う。 パイプラインは3つの重要なメトリクス精度、時間消費、反ファクト推論に基づいて、質問と基準の両方で評価される。 結果: パイプラインは高い精度 (0.921, 基準レベル) と効率 (0.44s/タスク) を達成した。 パスウェイBは複雑な推論に優れ、パスウェイAは高速な処理時間で正確なデータ抽出に有効であった。 どちらの経路も同等の精度を達成した。 肝細胞癌は0.878例,肝硬変は0.843例であった。 結論: このデータセキュアで時間効率のよいパイプラインは、肝疾患の臨床試験において高い精度を示し、臨床試験ワークフローを合理化するための有望なソリューションを提供する。 その効率性と適応性は、患者の採用を改善するのに適している。 また, 資源制約環境において機能する能力は, 臨床環境における有用性をさらに向上させる。

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