TrialGPT è un algoritmo in grado di analizzare la corrispondenza tra i criteri di inclusioni delle sperimentazioni cliniche e i pazienti candidati, rendendo il processo più rapido ed efficiente
La ricerca clinica è fondamentale per lo sviluppo di terapie innovative, per conoscere meglio una malattia e per lo studio di nuovi dispositivi medici. Questo processo è lungo e spesso complesso e una delle fasi più sfidanti è il reclutamento dei pazienti, specialmente quando la malattia presa in esame nello studio clinico è rara. L’intelligenza artificiale potrebbe però venire in aiuto: i National Institutes of Health (NIH) americani hanno sviluppato TrialGPT, un algoritmo che ha lo scopo di semplificare e migliorare il matching tra i pazienti e i criteri degli studi clinici registrati sul database ClinicalTrials.gov. I risultati sono stati recentemente pubblicati su Nature Communications.
TrialGPT utilizza modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM) per analizzare la storia clinica dei pazienti e confrontarla con i criteri di inclusione ed esclusione dei trial clinici. Grazie a un sistema composto da tre moduli principali - Retrieval, Matching e Ranking - l’algoritmo genera un elenco di studi clinici ordinato per priorità, fornendo spiegazioni dettagliate delle proprie valutazioni.
TrialGPT è stato testato su 183 pazienti sintetici, dimostrando un’efficacia notevole: è stato in grado di identificare oltre il 90% dei trial rilevanti analizzando solo il 6% dei documenti iniziali. Inoltre, ha raggiunto un’accuratezza dell’87,3% nel valutare l’idoneità dei pazienti, riducendo il tempo di screening del 42,6%. Questi risultati promettono di accelerare significativamente il processo di reclutamento, migliorandone efficienza e trasparenza. Nonostante il potenziale, TrialGPT presenta alcune limitazioni. Inoltre, rimane fondamentale il ruolo dei clinici esperti, che devono supervisionare e validare i risultati generati dall’algoritmo.
Integrando intelligenza artificiale e competenze umane, infatti, strumenti come TrialGPT potrebbero trasformare il panorama della ricerca medica, rendendo più rapida l’identificazione di trattamenti innovativi e migliorando l’esperienza dei pazienti.
Per approfondire l’argomento leggi l’articolo pubblicato su Osservatorio Terapie Avanzate.
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