Improving Patient-Clinical Trial Matching Using Convolution Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trial matching is critical for identifying the most suitable trials for patients based on their unique medical profiles. Traditionally, this process relies on manual screen-ing by medical professionals, which is labour-intensive and inefficient, especially considering the vast number of available trials. Recent advancements explored automating this process, with large language models (LLMs) emerging as a popular solution. These models extract inclusion and exclusion criteria from unstructured patient data, encode the criteria from trials, and utilize cosine similarity to rank potential matches. However, a significant limitation of this approach lies in the interpretability of the cosine similarity scores—how and why the matches are produced often remain unclear. Our method introduces a method that combines a fine-tuned LLM for criteria generation with cosine similarity-based matching and is reinforced by symbolic reasoning to validate and enhance the interpretability of trial outcomes. Integrating neural network outputs with symbolic reasoning techniques represents a step forward in neuro-symbolic AI, aiming to provide accurate and explainable trial-matching results. The potential implications of this work are significant, offering a more reliable and transparent method for clinical trial matching that could improve patient outcomes and foster greater trust in AI-driven medical applications by validating and reinforcing the decisions of LLM and cosine similarity through additional layers of symbolic reasoning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».