AI はスタッフよりも高い精度で臨床試験に参加する患者をスクリーニングします

ドラッグスリブをフォローしてください

BPharm の Carmen Pope によって医学的にレビューされています。最終更新日は 2024 年 6 月 20 日です。

Lori Solomon HealthDay レポーターによる

2024 年 6 月 20 日、木曜日 -- 大規模な言語モデルベースのソリューションは、NEJM AI に 6 月 17 日にオンライン掲載された研究結果によると、スクリーニング プロセスを自動化することで臨床試験のスクリーニング パフォーマンスを向上させ、コストを削減できます。

ボストンのブリガム・アンド・ウィメンズ病院のオザン・アンル医師らは、患者が参加する治験のスクリーニングの精度、効率、信頼性を向上させるための検索拡張生成（RAG）対応GPT-4システムの有用性を評価した。症候性心不全を伴う。調査結果は、それぞれ開発、検証、テスト データセットについて、100 人の患者、282 人、1,894 人の患者からの臨床記録に基づいています。

研究者らは、RAG と GPT-4 を利用した臨床ノートベースの質問応答システムである RAG 対応臨床試験インフラストラクチャ (RECTIFIER) からの回答が、専門の臨床医の回答と密接に一致していると報告しました。ターゲット基準全体での精度は、RECTIFIER では 97.9 ～ 100 パーセント (マシューズ相関係数 [MCC]、0.837 および 1) であったのに対し、研究スタッフでは 91.7 および 100 パーセント (MCC、0.644 および 1) でした。研究スタッフと比較して、RECTIFIERは症候性心不全の判定において優れた成績を収めた（精度はそれぞれ91.7パーセントと97.9パーセント、MCCは0.721と0.924）。 RECTIFIER を使用した場合、患者の適格性を決定するための感度と特異度はそれぞれ 92.3 パーセントと 93.9 パーセントであったのに対し、研究スタッフではそれぞれ 90.1 パーセントと 83.6 パーセントでした。 RECTIFIER で適格性を判断するための単一質問アプローチでは患者 1 人あたりの平均コストが 11 セントとなり、質問を組み合わせたアプローチでは患者 1 人あたり平均コストが 2 セントとなりました。

「このようなテクノロジーを統合するには、次のことが必要です。」潜在的な危険性を慎重に考慮し、臨床医の最終審査などの安全策を含めるべきです」と著者らは書いています。

何人かの著者が製薬業界との関係を明らかにしました。

要約/全文

免責事項: 医学論文の統計データは一般的な傾向を提供するものであり、個人に関係するものではありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

出典: HealthDay

投稿しました : 2024-06-21 05:15

続きを読む

免責事項

Drugslib.com によって提供される情報が正確であることを保証するためにあらゆる努力が払われています。 -日付、および完全ですが、その旨については保証されません。ここに含まれる医薬品情報は時間に敏感な場合があります。 Drugslib.com の情報は、米国の医療従事者および消費者による使用を目的として編集されているため、特に明記されていない限り、Drugslib.com は米国外での使用が適切であることを保証しません。 Drugslib.com の医薬品情報は、医薬品を推奨したり、患者を診断したり、治療法を推奨したりするものではありません。 Drugslib.com の医薬品情報は、認可を受けた医療従事者による患者のケアを支援すること、および/または医療の専門知識、スキル、知識、判断の代替ではなく補足としてこのサービスを閲覧している消費者にサービスを提供することを目的とした情報リソースです。

特定の薬物または薬物の組み合わせに対する警告がないことは、その薬物または薬物の組み合わせが特定の患者にとって安全、有効、または適切であることを示すものと決して解釈されるべきではありません。 Drugslib.com は、Drugslib.com が提供する情報を利用して管理される医療のいかなる側面についても責任を負いません。ここに含まれる情報は、考えられるすべての使用法、使用法、注意事項、警告、薬物相互作用、アレルギー反応、または副作用を網羅することを意図したものではありません。服用している薬について質問がある場合は、医師、看護師、または薬剤師に問い合わせてください。

人気のキーワード