論文の概要: ClinicalReTrial: A Self-Evolving AI Agent for Clinical Trial Protocol Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00290v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 10:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.365155
• Title: ClinicalReTrial: A Self-Evolving AI Agent for Clinical Trial Protocol Optimization
• Title（参考訳）: ClinicalReTrial: 臨床試験プロトコル最適化のための自己進化型AIエージェント
• Authors: Sixue Xing, Xuanye Xia, Kerui Wu, Meng Jiang, Jintai Chen, Tianfan Fu,
• Abstract要約: ClinicalReTrialは、臨床試験推論のための自己進化型AIエージェントフレームワークである。 本手法は, 故障診断, 安全に配慮した修正, 候補評価をクローズドループ, 報酬駆動最適化フレームワークに統合する。 実証的に、CricerReTrialは83.3%の試験プロトコルを改善し、平均成功確率は5.7%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.528542179197572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical trial failure remains a central bottleneck in drug development, where minor protocol design flaws can irreversibly compromise outcomes despite promising therapeutics. Although cutting-edge AI methods achieve strong performance in predicting trial success, they are inherently reactive for merely diagnosing risk without offering actionable remedies once failure is anticipated. To fill this gap, this paper proposes ClinicalReTrial, a self-evolving AI agent framework that addresses this gap by casting clinical trial reasoning as an iterative protocol redesign problem. Our method integrates failure diagnosis, safety-aware modification, and candidate evaluation in a closed-loop, reward-driven optimization framework. Serving the outcome prediction model as a simulation environment, ClinicalReTrial enables low-cost evaluation of protocol modifications and provides dense reward signals for continuous self-improvement. To support efficient exploration, the framework maintains hierarchical memory that captures iteration-level feedback within trials and distills transferable redesign patterns across trials. Empirically, ClinicalReTrial improves 83.3% of trial protocols with a mean success probability gain of 5.7%, and retrospective case studies demonstrate strong alignment between the discovered redesign strategies and real-world clinical trial modifications.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験の失敗は薬物開発における中心的なボトルネックであり、軽微なプロトコル設計の欠陥は、有望な治療にもかかわらず、結果が不可逆的に損なわれる可能性がある。 最先端のAIメソッドは、試行的な成功を予測する上で高いパフォーマンスを達成するが、障害が予想された時に実行可能な治療法を提供することなく、リスクを単に診断するために、本質的には反応性がある。 このギャップを埋めるために,本研究では,このギャップに対処する自己進化型AIエージェントフレームワークであるCiticalReTrialを提案する。 本手法は, 故障診断, 安全に配慮した修正, 候補評価をクローズドループ, 報酬駆動最適化フレームワークに統合する。 ClinicalReTrialは,シミュレーション環境として結果予測モデルを実現することで,プロトコル修正の低コストな評価を可能にし,継続的な自己改善のための高密度な報酬信号を提供する。 効率的な探索を支援するため、このフレームワークは、トライアル内で反復レベルのフィードバックをキャプチャする階層記憶を維持し、トライアル間で転送可能な再設計パターンを蒸留する。 実証的に、CricerReTrialは、平均的な成功率5.7%の試験プロトコルの83.3%を改善し、リフレクションケーススタディは、発見された再設計戦略と実際の臨床試験修正との間に強い整合性を示す。

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