TrialGPT – הוא כלי מבוסס בינה מלאכותית שנועד לסייע באיתור משתתפים לניסויים. הכלי פותח לאחרונה בראשות צוות מחקר של הספרייה הלאומית לרפואה בארה"ב (NLM), בהתבסס על הטכנולוגיה של GPT 4.0. TrialGPT עדיין בשלבי פיתוח, אך האלגוריתם המפורט נוסה בהצלחה, כפי שמפרט מחקר שפורסם בחודש שעבר בכתב העת היוקרתי Nature Communications.
איתור משתתפים הוא שלב מהותי בניהול ניסויים קליניים, אך הוא נתקל בקשיים רבים. בין הבעיות המרכזיות ניתן למנות את הצורך לבדוק מידע רפואי מורכב ומגוון, תהליך האורך זמן רב ולא תמיד מביא להתאמה מרבית בין הנסיין לניסוי.
TrialGPT כולל שלושה מרכיבים עיקריים: שלב החיפוש, שלב ההתאמה ושלב הדירוג. בשלב החיפוש, האלגוריתם מזהה מאות ניסויים קליניים רלוונטיים מתוך מאגר גדול, תוך שימוש בהפקת מילות מפתח ובשיטות חיפוש משולבות. בשלב ההתאמה, הוא מעריך את התאמת המועמד לקריטריונים של הניסוי, ומספק הסברים בשפה טבעית לגבי הרלוונטיות של המידע הרפואי של המועמד (מתוך מבחר מגוון של רישומים רפואיים, בדיקות, שיחות וכד'). לבסוף, בשלב הדירוג, האלגוריתם מייצר רשימה של ניסויים קליניים פוטנציאליים עבור הרופאים והפציינטים.
ניסויים שנערכו עם שלוש קבוצות נתונים הראו כי TrialGPT מצליח לשפר את הדיוק של תהליך ההתאמה, עם יכולת זיהוי דומה למומחים אנושיים אך בכ-40% פחות מהזמן. בנוסף לכך, האלגוריתם עורך את ההמלצות שלו בשפה נהירה – הן עבור המטפלים והן עבור המטופלים, כך שההמלצות עשויות לשפר את תהליך גיוס המטופלים ואת התאמתם לניסויים.
לקריאת המאמר המלא ב- Nature Communications
0 Comments.