Facebook开源AI以获得临床试验资格

发布时间:2020-06-18 13:24:13 【来源:

至于新的试验当前局势的药物,治疗和疫苗在世界各国揭开序幕,Facebook的研究人员正在制作提供一个库是变换临床试验筛选标准为机器可读格式AI模式。他们说,该代码使人们可以根据自己的健康要求搜索试验,从而使人们更容易发现试验并确定自己的资格。

临床试验对于了解疾病和测试新疗法至关重要,但是在美国,他们经常面临招募足够多的参与者并在其人群中建立多样性的挑战。塔夫茨大学的一项研究表明,约有80%的临床试验由于招募问题而推迟或关闭,十分之九的试验要求将原始时间表翻倍才能达到招募目标。

国家医学图书馆(NLM)旨在通过ClinicalTrials.gov来纠正这一问题,该数据库是美国和全球超过330,000个临床研究的公共数据库,该数据库提供了符合条件的过滤器,例如患者年龄,性别,种族,试验地点,语言素养,技术获取,怀孕和学习条件。不幸的是,这些标准是用自由文本描述编写的,具有复杂而深奥的医学语言,而且每天都会增加大量的新试验-超过32,000。

Facebook研究人员采用了多阶段方法从ClinicalTrials.gov中提取标准。在进行试验的情况下,他们的模型之一将文本分为“包含”和“排除”两个部分,前者概述参与者必须满足的条件,而后者列出不符合条件的条件。该模型会利用与生物医学研究文献(NLM的医学主题词)分类的词汇自动识别与每个试验相关的概念(某些实体或属性,例如“白血病”或“ BMI”)和限制条件(资格要求)。它的主要知识来源。

研究人员训练了一个单独的模型,从试验文本(例如“治疗”,“慢性病”,“过敏”)中提取实体提及,并按类别对其进行分类。他们使用了另一种经过训练的模型,该模型经过ClinivalTrials.gov(截至2019年5月)中所有试验的描述和汇总,去重复的资格标准训练,以执行命名实体链接的任务,其目的是将实体与知识库中的概念链接。第三种模型有助于识别和预测知识库中属性的标准,而关系提取模型则确定给定了试验和某些提取的实体,试验是否必须接受或拒绝受试者。

研究人员称,在实验中,这些模型达到或超过了最先进的基准系统的性能。他们指出,提取的关系可用于构建临床试验的搜索界面,这将使专门从事某个治疗领域的组织能够根据他们的医疗状况和病史实施将患者与临床试验相匹配的问题流程。

研究人员写道:“这些类型的发现用例可能有助于解决临床试验需要克服的招聘挑战。”“非医学受众难以理解试验细节和资格标准是这些问题的驱动力,并且降低了研究人员吸引潜在合格参与者的能力……我们希望[我们的]工作能帮助这些社区为所有患者提供更好的方法获得临床试验的背景。”

新工具集不是Facebook首次涉足临床试验工作。据报道,在2017年峰会上,Facebook推销了Facebook的平台,以替代电视和印刷媒体药品广告,该公司据报道在2017年接待了药品营销人员,以了解如何针对用户进行临床试验。

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