論文の概要: A systematic review of trial-matching pipelines using large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19327v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 21:21:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-28 15:30:14.421572
• Title: A systematic review of trial-matching pipelines using large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた試行マッチングパイプラインの体系的レビュー
• Authors: Braxton A. Morrison, Madhumita Sushil, Jacob S. Young,
• Abstract要約: 患者を臨床試験の選択肢に合わせることは、特に腫瘍学において新しい治療法を特定するために重要である。 大規模言語モデル(LLM)はこの問題に対して有望な解決策を提供する。 本総説では, 臨床治験におけるLSMの応用の進展を概説し, 有望な方向性と限界を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Matching patients to clinical trial options is critical for identifying novel treatments, especially in oncology. However, manual matching is labor-intensive and error-prone, leading to recruitment delays. Pipelines incorporating large language models (LLMs) offer a promising solution. We conducted a systematic review of studies published between 2020 and 2025 from three academic databases and one preprint server, identifying LLM-based approaches to clinical trial matching. Of 126 unique articles, 31 met inclusion criteria. Reviewed studies focused on matching patient-to-criterion only (n=4), patient-to-trial only (n=10), trial-to-patient only (n=2), binary eligibility classification only (n=1) or combined tasks (n=14). Sixteen used synthetic data; fourteen used real patient data; one used both. Variability in datasets and evaluation metrics limited cross-study comparability. In studies with direct comparisons, the GPT-4 model consistently outperformed other models, even finely-tuned ones, in matching and eligibility extraction, albeit at higher cost. Promising strategies included zero-shot prompting with proprietary LLMs like the GPT-4o model, advanced retrieval methods, and fine-tuning smaller, open-source models for data privacy when incorporation of large models into hospital infrastructure is infeasible. Key challenges include accessing sufficiently large real-world data sets, and deployment-associated challenges such as reducing cost, mitigating risk of hallucinations, data leakage, and bias. This review synthesizes progress in applying LLMs to clinical trial matching, highlighting promising directions and key limitations. Standardized metrics, more realistic test sets, and attention to cost-efficiency and fairness will be critical for broader deployment.
• Abstract（参考訳）: 患者を臨床試験の選択肢に合わせることは、特に腫瘍学において新しい治療法を特定するために重要である。 しかし、手動のマッチングは労働集約的でエラーを起こし、採用が遅れる。 大きな言語モデル(LLM)を組み込んだパイプラインは、有望なソリューションを提供する。 我々は,2020年から2025年の間に3つの学術データベースと1つのプレプリントサーバから発表された研究の体系的レビューを行い,LSMに基づく臨床治験マッチングのアプローチを特定した。 126項目のうち31項目が包含基準を満たした。 本研究は, 患者間適合性のみ(n=4), 患者間のみ(n=10), 臨床試験間のみ(n=2), バイナリ適応性のみ(n=1), 複合タスク(n=14)に焦点を当てた。 16は合成データを使用し、14は実際の患者データを使用し、そのうち1つは両方を使用した。 データセットと評価指標における可変性は、クロススタディのコンパビリティに制限される。 直接比較による研究では、GPT-4モデルは他のモデル、たとえ微調整されたモデルよりも高いコストでマッチングと適性抽出に優れていた。 GPT-4oモデルのようなプロプライエタリなLLMによるゼロショットプロンプトや、高度な検索方法、大規模モデルを病院のインフラに組み込むと、データプライバシのための微調整された小さなオープンソースモデルなどが含まれていた。 主な課題は、十分に大きな実世界のデータセットへのアクセス、コスト削減、幻覚のリスク軽減、データ漏洩、バイアスといったデプロイメント関連の課題である。 本総説では, 臨床治験におけるLSMの応用の進展を概説し, 有望な方向性と限界を強調した。 標準化されたメトリクス、より現実的なテストセット、コスト効率と公平性への注意は、より広範なデプロイメントにとって重要なものになるでしょう。

関連論文リスト

• Real-world validation of a multimodal LLM-powered pipeline for High-Accuracy Clinical Trial Patient Matching leveraging EHR data [0.0]
  臨床試験における患者採用は、複雑な資格基準と労働集約性チャートのレビューによって妨げられている。 EHRから抽出した未処理文書を用いて,患者と医療のマッチングを自動化する統合フリーのLLMパイプラインを提案する。 提案手法は,(1)最も複雑な基準の評価を可能にする新たな推論-LLMパラダイム,(2)画像からテキストへの変換を欠くことなく医療記録を解釈する最新のLCMの視覚的能力,(3)効率的な医療記録検索のためのマルチモーダル埋め込みを活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T16:12:11Z)
• AutoElicit: Using Large Language Models for Expert Prior Elicitation in Predictive Modelling [53.54623137152208]
  我々はAutoElicitを導入し、大規模言語モデルから知識を抽出し、予測モデルのための事前構築を行う。 これらの先行情報は情報的であり、自然言語を用いて洗練できることを示す。 AutoElicitは、非形式的な事前よりもエラーを大幅に減らし、ラベルを減らし、コンテクスト内学習を一貫して上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T10:13:39Z)
• TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets [54.98321887435557]
  本稿では, マルチモーダル入力特徴と臨床治験設計における8つの重要な予測課題を網羅した, 精巧にキュレートされた23個のAI対応データセットについて述べる。 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)
• PRISM: Patient Records Interpretation for Semantic Clinical Trial Matching using Large Language Models [4.438101430231511]
  本報告では,実世界のERHを用いた臨床治験の大規模評価について述べる。 本研究は, LLMsが適切な臨床試験で患者に正確に適合する能力を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T22:33:19Z)
• Zero-shot and Few-shot Generation Strategies for Artificial Clinical Records [1.338174941551702]
  本研究は,Llama 2 LLMが患者情報を正確に反映した合成医療記録を作成する能力を評価するものである。 筆者らは,MIMIC-IVデータセットから得られたデータを用いて,現在史の物語を生成することに重点を置いている。 このチェーン・オブ・シークレットのアプローチにより、ゼロショットモデルが、ルージュのメトリクス評価に基づいて、微調整されたモデルと同等の結果が得られることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T16:17:09Z)
• 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)
• SANSformers: Self-Supervised Forecasting in Electronic Health Records with Attention-Free Models [48.07469930813923]
  本研究は,医療施設への患者訪問数を予測することにより,医療サービスの需要を予測することを目的とする。 SNSformerは、特定の帰納バイアスを設計し、EHRデータの特異な特徴を考慮に入れた、注意のない逐次モデルである。 本研究は, 各種患者集団を対象とした医療利用予測の修正における, 注意力のないモデルと自己指導型事前訓練の有望な可能性について考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T08:23:56Z)
• DeepEnroll: Patient-Trial Matching with Deep Embedding and Entailment Prediction [67.91606509226132]
  臨床試験は医薬品開発に不可欠であるが、高価で不正確で不十分な患者募集に苦しむことが多い。 DeepEnrollは、入力基準(タブラリデータ)を一致する推論のための共有潜在空間に共同でエンコードする、クロスモーダル推論学習モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T17:51:25Z)

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。