Apr, 2023

SPOT：具有元学习的临床试验结果序列预测建模

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TL;DR为了提高临床试验的准确度和可解释性，我们提出了一种基于历史试验数据的序列预测临床试验结果的方法，SPOT（Sequential Predictive mOdeling of clinical Trial outcome），它使用话题发现模块，序列学习和元学习策略来预测试验结果，并取得了 21.5％、8.9％和 5.5％的显着提升了阶段 I，阶段 II 和阶段 III 临床试验结果的 PR-AUC 指标。
clinical trialstrial outcome predictionspotmeta-learningtemporal patterns
发现论文，激发创造
  • 基于大型语言模型的多模态临床试验结果预测

    临床试验结果预测的多模态融合专家模型（LIFTED）通过将各种方式的数据转化为自然语言描述，再利用统一的噪声抵抗编码器提取信息，进一步利用稀疏的专家模型优化表示，通过动态集成不同方式的表示进行预测，有效提升临床试验结果预测性能。

    Feb, 2024

  • 电子健康记录的个性化事件预测

    通过对 MIMIC-III 数据库中的患者临床事件序列进行分析和测试，我们提出并研究了多种新的事件序列预测模型和方法，旨在更好地调整个体患者和其特定状况的预测。

    Aug, 2023

  • 通过隐性证据集成预测临床试验结果

    为了优化临床试验的设计，我们提出了一种新的临床试验结果预测（CTRP）任务，并利用大规模非结构化结构的医学文献中的语句隐含地包含 PICO 和结果的证据，预训练模型在下游数据集上进行微调得到更好的表现，针对 COVID-19 的另一个数据集也验证了性能提升。

    Oct, 2020

  • 评估临床试验中上下文表征在检测结果短语中的作用

    使用机器学习自动识别临床试验结果具有加快医疗决策所需证据获取的潜力，但先前研究认为缺乏训练语料库是结果检测任务面临的挑战。本文介绍了一个专家注释的临床结果数据集 EBM-COMET，可以在无关于任意结果分类的前提下，使用最近发布的分类法将结果标准化，通过使用多种预训练的语境化表示方法和一个基于临床信息的 Part-Of-Speech 嵌入加权损失函数的神经模型提取结果，本文取得了 81.5% F1 的最佳模型表现，超越了原 EBM-NLP 数据集的领先成绩。

    Feb, 2022

  • 临床试验结果预测的不确定性量化

    在临床试验结果预测中，将不确定性量化、选择性分类和层次交互网络（HINT）相融合的方法显著提高了模型的性能，其中 PR-AUC 指标相对基础模型提高了 32.37％、21.43％和 13.27％，在预测 III 期试验时达到了 0.9022 的 PR-AUC 得分，表明该策略在临床试验预测领域具有鲁棒性和前景潜力。

    Jan, 2024

  • 人类主体小规模数据的零样学习

    利用元学习方法开发了一个端到端的框架来解决小规模人类研究数据的零样本学习问题，能够预测干预措施的效果并应用于多任务预测中，有效地推广了小样本人类研究的普适性。

    Mar, 2022

  • 临床试验批准估计的语言交互网络

    临床试验结果预测利用机器学习模型根据试验描述、药物特性和疾病条件等多种数据源，预测试验成功达到预期终点的可能性。我们提出了一种名为语言交互网络（LINT）的新方法，只使用试验的文本描述来预测试验结果，在临床三个阶段的试验中，它实现了分别为 0.770、0.740 和 0.748 的 ROC-AUC 分数，特别针对涉及生物制剂的试验。

    Apr, 2024

  • 通过多文档摘要预测临床试验中干预措施的批准

    该研究提出了一种基于文献摘要的新方法来预测临床试验干预措施的有效性。通过抽取摘要中表达干预措施有效性的句子，生成一个简洁的摘要，用于训练 BERT 分类器以预测干预措施的有效性。实验结果证明了该方法的有效性。

    Apr, 2022

  • Trial2Vec: 使用自监督技术进行零样本临床试验文档相似性搜索

    该研究提出了一种无监督的临床试验检索方法（Trial2Vec），通过学习自监督，自动学习临床试验的嵌入表示，并在试验检索和试验结果预测任务中取得了较好的效果。

    Jun, 2022

  • 使用自我监督知识融合从入院记录中预测临床结果

    该研究旨在通过临床文本的预测，预防医生忽略潜在风险并帮助医院规划能力。使用语言模型分析预测诊断结果、手术、住院死亡率和住院时间。提出了临床结局预训练来整合多个公共来源的患者结局知识，并提出了一种将 ICD 编码层次结构纳入模型的简单方法，以提高模型的性能和可迁移性，同时也揭示了模型的一些缺陷。

    Feb, 2021