Los autores presentan TrialGPT 2.0, un sistema de recomendación de ensayos clínicos asistido por IA diseñado para su implementación en el mundo real que evalúa qué ensayos merecen consideración según las necesidades del paciente y las prioridades del flujo de trabajo.

  • En cohortes multicéntricas retrospectivas de 288 casos, el sistema recuperó al menos un ensayo recomendado por un clínico entre sus 10 primeras recomendaciones para aproximadamente el 91% de los casos.
  • El sistema redujo el tiempo de cribado del clínico en un 55.0% en la evaluación retrospectiva.
  • En una evaluación prospectiva de seis meses dentro de una junta oncológica de precisión activa, TrialGPT 2.0 amplió el acceso de los pacientes a la participación en ensayos clínicos en un 90.9%.
  • Los autores presentan NIH-TrialBench, un conjunto de datos elaborado por clínicos que comprende 126 viñetas sintéticas diversas de pacientes y escenarios de emparejamiento de 11 Institutos y Centros de los NIH.

Estos resultados respaldan el valor de la IA en la asistencia al emparejamiento de ensayos clínicos, mejorando la eficiencia del clínico e identificando oportunidades de ensayo frecuentemente pasadas por alto para acelerar la captación.