論文の概要: Scalable High-Recall Constraint-Satisfaction-Based Information Retrieval for Clinical Trials Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08849v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 01:13:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.62391
• Title: Scalable High-Recall Constraint-Satisfaction-Based Information Retrieval for Clinical Trials Matching
• Title（参考訳）: クリニカルトライアルマッチングのためのスケーラブルなハイリコール制約に基づく情報検索
• Abstract要約: SatIRは制約満足度に基づくスケーラブルな臨床試験検索手法である。 患者1人当たり32%から72%の関連性のある臨床試験を回収し、22～38ポイントの有益な治験の合併に関するリコールを改善し、少なくとも1回の有益な治験を行う患者を増やそうとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8676517997589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical trials are central to evidence-based medicine, yet many struggle to meet enrollment targets, despite the availability of over half a million trials listed on ClinicalTrials.gov, which attracts approximately two million users monthly. Existing retrieval techniques, largely based on keyword and embedding-similarity matching between patient profiles and eligibility criteria, often struggle with low recall, low precision, and limited interpretability due to complex constraints. We propose SatIR, a scalable clinical trial retrieval method based on constraint satisfaction, enabling high-precision and interpretable matching of patients to relevant trials. Our approach uses formal methods -- Satisfiability Modulo Theories (SMT) and relational algebra -- to efficiently represent and match key constraints from clinical trials and patient records. Beyond leveraging established medical ontologies and conceptual models, we use Large Language Models (LLMs) to convert informal reasoning regarding ambiguity, implicit clinical assumptions, and incomplete patient records into explicit, precise, controllable, and interpretable formal constraints. Evaluated on 59 patients and 3,621 trials, SatIR outperforms TrialGPT on all three evaluated retrieval objectives. It retrieves 32%-72% more relevant-and-eligible trials per patient, improves recall over the union of useful trials by 22-38 points, and serves more patients with at least one useful trial. Retrieval is fast, requiring 2.95 seconds per patient over 3,621 trials. These results show that SatIR is scalable, effective, and interpretable.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験はエビデンスベースの医療の中心であるが、毎月約200万人のユーザーを惹きつけているCricerTrials.govに登録された50万件以上の試験が利用可能であるにもかかわらず、入学者の目標を達成するのに苦労している。 既存の検索手法は主に、患者プロファイルと適度基準のキーワードと埋め込み類似性マッチングに基づいており、しばしばリコールの低さ、精度の低さ、複雑な制約による限定的な解釈性に苦しむ。 制約満足度に基づくスケーラブルな臨床試験検索手法であるSatIRを提案する。 本手法では,SMT(Satifiability Modulo Theories)とリレーショナル代数(Relational algebra)という形式的手法を用いて,臨床治験や患者の記録から重要な制約を効率的に表現し,一致させる。 確立された医療オントロジーや概念モデルを活用するだけでなく、曖昧さ、暗黙的な臨床仮定、不完全な患者の記録に関する非公式な推論を明示的で正確で、制御可能で、解釈可能な形式的制約に変換するために、Large Language Models (LLMs) を用いています。 59例, 臨床試験3,621例において, SatIRはTrialGPTよりも高い成績を示した。 患者1人当たり32%-72%の関連性のある治験を回収し、22-38ポイントの有益な治験の合併に関するリコールを改善し、少なくとも1回の有益な治験でより多くの患者に役立てる。 検索は高速で、患者1人あたり2.95秒で3,621回の臨床試験を行う。 これらの結果は、SatIRはスケーラブルで、効果的で、解釈可能であることを示している。

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