检索增强生成 (RAG) 用于评估药物信息和临床试验协议的监管合规性
Shreyas Waikar1, Amruta Gajanan Bhat1, Murali Ramanathan1
1Department of Pharmaceutical Sciences, Artificial Intelligence and Clinical Pharmacology Laboratory, University at Buffalo, The State University of New York, Buffalo, New York, USA.
检索增强生成人工智能 (AI) 准确评估药物信息和临床试验协议以符合监管要求. 这种AI方法在文档有限的环境中增强了大型语言模型的实用性.
科学领域:
- 药理学和毒理学 药理学和毒理学
- 人工智能在医学中的应用
- 监管科学 监管科学
背景情况:
- 评估药物信息和临床试验协议以符合监管要求是复杂的.
- 大型语言模型 (LLM) 显示出潜力,但需要特定领域的增强.
- 检索增强生成 (RAG) 集成外部知识,以提高LLM的性能.
研究的目的:
- 评估检索增强生成 (RAG) 人工智能 (AI) 方法来评估监管合规性.
- 评估药物信息与FDA临床药理指南相对应.
- 根据FDA的E9和E9 (R1) 指南,评估临床试验协议.
主要方法:
- 开发了集成的RAG和LLM系统.
- 分析了五种药物的药物信息,以符合FDA的指导方针.
- 引出了三种药物的取消原因.
- 使用RAG系统评估了一项2a期临床试验协议.
主要成果:
- 该RAG系统准确地识别了药物指示,种群和警告.
- 确认了符合FDA指导的情况,并解释了缺陷.
- 药物戒断的原因得到了阐明.
- 临床试验协议摘要和统计分析计划被准确地生成.
- 与手动审查相关的发现.
结论:
- 基于RAG的AI方法提高了LLM在文档限制设置中的实用性.
- RAG是评估临床药理学文件合规性的有希望的方法.
- 人工智能为监管审查流程提供了一个可扩展的解决方案.
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