{"id":9968,"date":"2024-02-13T13:08:02","date_gmt":"2024-02-13T13:08:02","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9968"},"modified":"2024-02-13T13:08:02","modified_gmt":"2024-02-13T13:08:02","slug":"gpt-4v-offers-big-benefits-in-clinical-trial-screening","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/fr\/2024\/02\/gpt-4v-offers-big-benefits-in-clinical-trial-screening\/","title":{"rendered":"Le GPT-4V offre de grands avantages pour la s\u00e9lection des essais cliniques"},"content":{"rendered":"

Le d\u00e9pistage des patients pour trouver des participants appropri\u00e9s aux essais cliniques est une t\u00e2che laborieuse, co\u00fbteuse et sujette aux erreurs, mais l'IA pourrait bient\u00f4t y rem\u00e9dier.<\/strong><\/p>\n

Une \u00e9quipe de chercheurs du Brigham and Women's Hospital, de la Harvard Medical School et du Mass General Brigham Personalized Medicine a men\u00e9 une \u00e9tude pour d\u00e9terminer si un mod\u00e8le d'IA pouvait traiter les dossiers m\u00e9dicaux afin de trouver des candidats appropri\u00e9s pour les essais cliniques.<\/p>\n

Ils ont utilis\u00e9 GPT-4V, le LLM d'OpenAI avec traitement d'images, activ\u00e9 par Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour traiter les dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques (EHR) et les notes cliniques des candidats potentiels.<\/p>\n

Les LLM sont pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s \u00e0 l'aide d'un ensemble de donn\u00e9es fixe et ne peuvent r\u00e9pondre qu'\u00e0 des questions bas\u00e9es sur ces donn\u00e9es. Le RAG est une technique qui permet \u00e0 un LLM de r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es \u00e0 partir de sources externes telles que l'Internet ou les documents internes d'une organisation.<\/p>\n

Lorsque les participants sont s\u00e9lectionn\u00e9s pour un essai clinique, leur aptitude est d\u00e9termin\u00e9e par une liste de crit\u00e8res d'inclusion et d'exclusion. Cela implique normalement que du personnel form\u00e9 passe au peigne fin les DSE de centaines ou de milliers de patients pour trouver ceux qui correspondent aux crit\u00e8res.<\/p>\n

Les chercheurs ont recueilli les donn\u00e9es d'un essai visant \u00e0 recruter des patients souffrant d'insuffisance cardiaque symptomatique. Ils ont utilis\u00e9 ces donn\u00e9es pour voir si le GPT-4V avec RAG pouvait faire le travail plus efficacement que le personnel de l'\u00e9tude tout en maintenant la pr\u00e9cision.<\/p>\n

Les donn\u00e9es structur\u00e9es contenues dans les dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques des candidats potentiels pourraient \u00eatre utilis\u00e9es pour d\u00e9terminer 5 des 6 crit\u00e8res d'inclusion et 5 des 17 crit\u00e8res d'exclusion de l'essai clinique. C'est la partie la plus facile.<\/p>\n

Les 13 crit\u00e8res restants ont d\u00fb \u00eatre d\u00e9termin\u00e9s en interrogeant les donn\u00e9es non structur\u00e9es des notes cliniques de chaque patient, ce qui constitue la partie laborieuse pour laquelle les chercheurs esp\u00e9raient l'aide de l'IA.<\/p>\n

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\ud83d\udd0dCan @Microsoft<\/a> @Azure<\/a> @OpenAI<\/a>'s #GPT4<\/a> est-il plus performant qu'un humain pour la s\u00e9lection des essais cliniques ? Nous avons pos\u00e9 cette question dans notre \u00e9tude la plus r\u00e9cente et je suis tr\u00e8s heureux de partager nos r\u00e9sultats dans la pr\u00e9publication :https:\/\/t.co\/lhOPKCcudP<\/a>
\nL'int\u00e9gration du GPT4 dans les essais cliniques n'est pas...<\/p>\n

- Ozan Unlu (@OzanUnluMD) 9 f\u00e9vrier 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n