AI seleciona pacientes para ensaios clínicos com maior precisão do que a equipe

Revisado clinicamente por Carmen Pope, BPharm. Última atualização em 20 de junho de 2024.

Por Lori Solomon HealthDay Reporter

QUINTA-FEIRA, 20 de junho de 2024 — Soluções baseadas em modelos de linguagem grande podem melhorar o desempenho da triagem de ensaios clínicos e reduzir custos ao automatizar o processo de triagem, de acordo com um estudo publicado on-line em 17 de junho na NEJM AI.

Ozan Unlu, M.D., do Brigham and Women's Hospital em Boston, e colegas avaliaram a utilidade de um sistema GPT-4 habilitado para Retrieval-Augmented Generation (RAG) para melhorar a precisão, eficiência e confiabilidade da triagem para um ensaio envolvendo pacientes com insuficiência cardíaca sintomática. As descobertas foram baseadas em anotações clínicas de 100, 282 e 1.894 pacientes para desenvolvimento, validação e conjuntos de dados de teste, respectivamente.

Os pesquisadores relataram que as respostas da Infraestrutura de Ensaios Clínicos Habilitados para RAG para Revisão de Exclusão de Inclusão (RECTIFIER), um sistema de resposta a perguntas baseado em notas clínicas e alimentado por RAG e GPT-4, estão estreitamente alinhadas com as respostas dos médicos especialistas. em todos os critérios alvo, com precisão variando de 97,9 a 100 por cento (coeficiente de correlação de Matthews [MCC], 0,837 e 1) para o RECTIFIER versus 91,7 e 100 por cento (MCC, 0,644 e 1) para a equipe do estudo. Em comparação com a equipe do estudo, o RECTIFIER teve melhor desempenho na determinação da insuficiência cardíaca sintomática (precisão de 91,7 e 97,9 por cento, respectivamente; MCC, 0,721 e 0,924). Com o RECTIFIER, a sensibilidade e a especificidade para determinar a elegibilidade do paciente foram de 92,3 e 93,9 por cento, respectivamente, versus 90,1 e 83,6 por cento, respectivamente, para a equipe do estudo. A abordagem de pergunta única para determinar a elegibilidade com o RECTIFIER resultou em um custo médio de 11 centavos por paciente, e a abordagem de perguntas combinadas resultou em um custo médio de 2 centavos por paciente.

"A integração de tais tecnologias requer consideração cuidadosa dos perigos potenciais e deve incluir salvaguardas, como a revisão clínica final", escrevem os autores.

Vários autores revelaram vínculos com a indústria farmacêutica.

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Fonte: HealthDay

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