La IA examina a los pacientes para ensayos clínicos con mayor precisión que el personal

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Revisado médicamente por Carmen Pope, BPharm. Última actualización el 20 de junio de 2024.

Por Lori Solomon HealthDay Reporter

JUEVES, 20 de junio de 2024: las soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño pueden mejorar el rendimiento de la detección de ensayos clínicos y reducir los costos al automatizar el proceso de detección, según un estudio publicado en línea el 17 de junio en NEJM AI.

Ozan Unlu, M.D., del Brigham and Women's Hospital en Boston, y sus colegas evaluaron la utilidad de un sistema GPT-4 habilitado para recuperación de generación aumentada (RAG) para mejorar la precisión, eficiencia y confiabilidad de la detección en un ensayo con pacientes. con insuficiencia cardíaca sintomática. Los hallazgos se basaron en notas clínicas de 100, 282 y 1894 pacientes para conjuntos de datos de desarrollo, validación y prueba, respectivamente.

Los investigadores informaron que las respuestas de la infraestructura de ensayos clínicos para la revisión de inclusión y exclusión habilitada por RAG (RECTIFIER), un sistema de respuesta a preguntas basado en notas clínicas impulsado por RAG y GPT-4, estaban estrechamente alineados con las respuestas de los médicos expertos. en todos los criterios objetivo, con una precisión que oscila entre 97,9 y 100 por ciento (coeficiente de correlación de Matthews [MCC], 0,837 y 1) para RECTIFICADOR versus 91,7 y 100 por ciento (MCC, 0,644 y 1) para el personal del estudio. En comparación con el personal del estudio, RECTIFIER obtuvo mejores resultados en la determinación de insuficiencia cardíaca sintomática (precisión de 91,7 y 97,9 por ciento, respectivamente; MCC, 0,721 y 0,924). Con RECTIFIER, la sensibilidad y especificidad para determinar la elegibilidad del paciente fueron del 92,3 y el 93,9 por ciento, respectivamente, frente al 90,1 y el 83,6 por ciento, respectivamente, para el personal del estudio. El enfoque de pregunta única para determinar la elegibilidad con RECTIFIER resultó en un costo promedio de 11 centavos por paciente, y el enfoque de preguntas combinadas resultó en un costo promedio de 2 centavos por paciente.

"La integración de tales tecnologías requiere Una consideración cuidadosa de los peligros potenciales y debe incluir salvaguardas como una revisión médica final", escriben los autores.

Varios autores revelaron vínculos con la industria farmacéutica.

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Fuente: HealthDay

Al corriente : 2024-06-21 05:15

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