Os autores apresentam o TrialGPT 2.0, um sistema de recomendação de ensaios clínicos assistido por IA projetado para implantação no mundo real, que avalia quais ensaios merecem consideração com base nas necessidades dos pacientes e nas prioridades do fluxo de trabalho.

  • Em coortes multicêntricas retrospectivas de 288 casos, o sistema recuperou pelo menos um ensaio recomendado pelo clínico entre suas 10 primeiras recomendações para aproximadamente 91% dos casos.
  • O sistema reduziu o tempo de triagem pelos clínicos em 55,0% na avaliação retrospectiva.
  • Em uma avaliação prospectiva de seis meses dentro de uma junta oncológica de precisão ativa, o TrialGPT 2.0 expandiu o acesso dos pacientes à participação em ensaios clínicos em 90,9%.
  • Os autores introduzem o NIH-TrialBench, um conjunto de dados elaborado por clínicos composto por 126 cenários sintéticos diversos de pacientes e situações de correspondência provenientes de 11 Institutos e Centros dos NIH.

Esses resultados apoiam o valor da IA na assistência ao recrutamento em ensaios clínicos, melhorando a eficiência dos clínicos e identificando oportunidades de ensaios frequentemente negligenciadas para acelerar o recrutamento.