著者らは、実世界での展開を対象としたAI支援型臨床試験推奨システムであるTrialGPT 2.0を発表し、患者のニーズとワークフローの優先度に基づいてどの試験を検討に値するかを評価する。

  • 288症例の後向きマルチセンターコホートにおいて、本システムは上位10件の推奨のうち少なくとも1件の臨床医が推奨する試験を、約91%の症例で取得した。
  • 後向き評価において、臨床医のスクリーニング時間を55.0%削減した。
  • アクティブな精密腫瘍学腫瘍ボード内での6か月の前向き評価において、TrialGPT 2.0は臨床試験参加への患者アクセスを90.9%拡大した。
  • 著者らは、NIHの11研究所・センター由来の126件の多様な合成患者症例とマッチングシナリオから構成される臨床医作成データセットであるNIH-TrialBenchを導入した。

これらの結果は、臨床医の効率を向上し、頻繁に見逃されがちな試験機会を特定することで治験参加を加速させるという、臨床試験マッチング支援におけるAIの価値を示している。