AI는 직원보다 더 높은 정확도로 임상 시험 환자를 선별합니다.

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BPharm Carmen Pope가 의학적으로 검토함. 2024년 6월 20일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

작성: Lori Solomon HealthDay Reporter

2024년 6월 20일 목요일 -- NEJM AI에 6월 17일 온라인으로 발표된 연구에 따르면 대규모 언어 모델 기반 솔루션은 심사 프로세스를 자동화하여 임상 시험 심사 성능을 향상하고 비용을 절감할 수 있다고 합니다.

보스턴 브리검 여성병원의 Ozan Unlu 박사와 동료들은 환자를 대상으로 한 시험에 대한 스크리닝의 정확성, 효율성 및 신뢰성을 향상시키기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 지원 GPT-4 시스템의 유용성을 평가했습니다. 증상이 있는 심부전이 있는 경우. 연구 결과는 각각 개발, 검증 및 테스트 데이터 세트에 대해 100명, 282명, 1,894명의 환자로부터 얻은 임상 기록을 기반으로 했습니다.

연구원들은 RAG 및 GPT-4로 구동되는 임상 노트 기반 질문 답변 시스템인 RECTIFIER(RAG 지원 임상 시험 인프라 for Inclusion Exclusion Review)의 답변이 전문 임상의의 답변과 밀접하게 일치한다고 보고했습니다. RECTIFIER의 정확도는 97.9~100%(Matthews 상관계수[MCC], 0.837 및 1)인 반면 연구 직원의 정확도는 91.7~100%(MCC, 0.644 및 1)입니다. 연구진과 비교했을 때 RECTIFIER는 증상성 심부전을 판단하는 데 더 나은 성능을 보였습니다(정확도 각각 91.7% 및 97.9%; MCC, 0.721 및 0.924). RECTIFIER를 사용한 환자 적격성을 결정하는 민감도와 특이도는 각각 92.3%와 93.9%였으며, 연구 직원의 경우 각각 90.1%와 83.6%였습니다. RECTIFIER를 사용하여 적격성을 결정하기 위한 단일 질문 접근 방식의 결과는 환자당 평균 11센트였으며, 결합된 질문 접근 방식의 결과는 환자당 평균 2센트였습니다.

"이러한 기술을 통합하려면 다음이 필요합니다. 잠재적인 위험을 신중하게 고려하고 최종 임상의 검토와 같은 안전 장치를 포함해야 합니다."라고 저자는 썼습니다.

여러 저자가 제약 산업과의 관계를 밝혔습니다.

Abstract/ 전문

면책 조항: 의학 기사의 통계 데이터는 일반적인 추세를 제공하며 개인과 관련이 없습니다. 개별적인 요인은 크게 다를 수 있습니다. 개인의 건강관리 결정에 대해서는 항상 개인화된 의학적 조언을 구하세요.

출처: HealthDay

게시됨 : 2024-06-21 05:15

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