改变临床试验:大型语言模型的新兴角色
Jong-Lyul Ghim1,2, Sangzin Ahn2,3
1Department of Clinical Pharmacology, Inje University Busan Paik Hospital, Busan 47392, Korea.
大型语言模型 (LLM) 可以通过增强患者匹配和简化计划,显著提高临床试验效率. 仔细考虑准确性和法律问题对于成功实施至关重要.
科学领域:
- 医学研究方法论医学研究方法论.
- 医疗保健中的人工智能
- 临床试验操作临床试验操作
背景情况:
- 临床试验在患者招募和运营规划方面面临重大障碍.
- 目前用于患者试验匹配和数据分析的方法通常是低效的.
- 需要先进技术的整合来优化临床试验过程.
研究的目的:
- 审查临床试验中大型语言模型 (LLM) 的多样化应用.
- 确定在不久的将来预计将实施LLM的关键领域.
- 讨论与临床研究中的LLM整合相关的潜在好处和挑战.
主要方法:
- 文献综述,重点关注LLM在临床试验过程中的应用.
- 分析目前和新兴的LLMs在五个核心领域的用途.
- 检查潜在的挑战,包括准确性验证和法律考虑.
主要成果:
- 在提高患者试验匹配和简化试验规划方面,LLM显示出前景.
- 应用程序包括分析自由文本数据,协助技术写作,并支持同意聊天机器人.
- 潜在的好处包括提高效率和改善患者参与度.
结论:
- 临床临床临床试验提供了一个变革性的潜力,可以彻底改变临床试验的效率和方法.
- 解决与准确性和法律框架相关的挑战对于成功采用至关重要.
- 需要进行战略性投资和仔细考虑,才能充分利用LLM在临床研究中的潜力.
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