Краткое описание исследования
Исследование «Enhancing Patient-Trial Matching With Large Language Models: A Scoping Review of Emerging Applications and Approaches» направлено на анализ применения больших языковых моделей (LLMs) для улучшения процесса подбора пациентов для клинических испытаний. Основная цель — определить, как технологии ИИ могут автоматизировать и улучшить этот процесс, который часто оказывается узким местом в выполнении клинических испытаний. В результате обзора выявлено, что применение LLMs может значительно повысить точность и эффективность подбора пациентов, несмотря на существующие ограничения, такие как вариативность производительности и необходимость в интерпретируемости данных.
Важность результатов для врачей и клиник
Эти результаты имеют критическое значение для врачей и клиник, так как они могут сократить время на набор пациентов для клинических испытаний, повысить точность подбора и, в конечном итоге, ускорить внедрение новых методов лечения. Это может привести к более эффективному использованию ресурсов и улучшению результатов лечения для пациентов.
Объяснение терминов
Большие языковые модели (LLMs) — это тип ИИ, который обучен на огромных объемах текстовых данных и способен генерировать текст, а также обрабатывать и анализировать информацию. Процесс подбора пациентов включает в себя определение соответствия между характеристиками пациента и критериями участия в клиническом испытании. Критерии участия — это набор условий, которым должен соответствовать пациент для участия в исследовании, включая возраст, диагноз и сопутствующие заболевания.
Текущее состояние исследований
На данный момент наблюдается активное внедрение LLMs в процесс подбора пациентов. Из 2357 изученных работ только 24 соответствовали критериям включения, что подчеркивает растущий интерес к этой области. Большинство систем использовали пациент-центрированный подход, что позволяет улучшить соответствие между пациентами и испытаниями. Уникальной особенностью данного исследования является акцент на интеграции LLMs в существующие системы подбора, что отличает его от других недавних работ.
Изменения в клинической практике
Результаты исследования могут привести к значительным изменениям в клинической практике. Внедрение LLMs может оптимизировать процесс подбора пациентов, что позволит врачам быстрее находить подходящих кандидатов для клинических испытаний. Это также может снизить нагрузку на медицинский персонал, позволяя им сосредоточиться на уходе за пациентами.
Роль ИИ и автоматизации
ИИ и автоматизация могут значительно улучшить процессы подбора пациентов, позволяя более эффективно обрабатывать данные и соответствия. Например, системы на основе LLMs могут быть использованы для автоматической обработки данных о пациентах и сопоставления их с критериями испытаний, что ускоряет процесс и уменьшает вероятность ошибок.
Советы для внедрения
Врачам и клиникам стоит рассмотреть возможность интеграции LLMs в свои процессы подбора пациентов. Это может включать обучение персонала, разработку новых протоколов и использование специализированного программного обеспечения. Важно также учитывать возможные барьеры, такие как недостаток данных и необходимость в обучении моделей на реальных данных, и искать пути их преодоления через партнерство с исследовательскими учреждениями и разработчиками технологий.
Итоги и перспективы
Исследование подчеркивает значимость применения LLMs для повышения эффективности подбора пациентов в клинических испытаниях. Будущие исследования могут сосредоточиться на улучшении интерпретируемости моделей и интеграции реальных данных, что откроет новые горизонты для использования ИИ в медицине.
Полное исследование доступно по ссылке: JCO Clin Cancer Inform. 2025 Jun;9:e2500071. doi: 10.1200/CCI-25-00071.
