Cognitive technology addressing optimal cancer clinical trial matching and protocol feasibility in a community cancer practice.
Notice bibliographique
Résumé
6501 Background: IBM Watson for Clinical Trial Matching (CTM) is a cognitive computing solution that uses natural language processing (NLP) to help increase the efficiency and accuracy of the clinical trial matching process. This solution helps providers locate suitable protocols for their patients by reading the trial criteria and matching it to the structured and unstructured patient characteristics when integrated with the Electronic Medical Record (EMR). It is also designed to determine which sites have the most viable patient population and identify inclusion and exclusion criteria that limit enrollment. Methods: This project was a collaboration among Highlands Oncology Group (HOG), Novartis and IBM Watson Health to explore the use of CTM in a community oncology practice. HOG is in Northeast Arkansas and has 15 physicians and 310 staff members working across 3 sites. During the 16-week pilot period, data from 2,620 visits by lung and breast cancer patients were processed by the CTM system. Using NLP capabilities, CTM read the clinical trial protocols provided by Novartis, and evaluated the patient data against the protocols’ inclusion and exclusion criteria. Watson excluded ineligible patients, determined those that needed further screening, and assisted in that process. Feedback on the user experience was also obtained. Results: In an initial pre-screening test, the HOG clinical trial coordinator (CTC) took 1 hour and 50 minutes to process 90 patients against 3 breast cancer protocols. Conversely, when the CTM screening solution was used, it took 24 minutes. This represents a significant reduction in time of 86 minutes or 78%. Watson excluded 94% of the patients automatically, providing criteria level evidence regarding the reason for exclusion, thus reducing the screening workload dramatically. Conclusions: IBM Watson CTM can help expedite the screening of patient charts for clinical trial eligibility and therefore may also help determine the feasibility of protocols to optimize site selection and enable higher and more efficient trial accruals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».