Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: miglioramento del processo di selezione pazienti nei clinical trial

Identificare gli studi clinici adatti ai pazienti è una condizione necessaria per una valutazione affidabile dei trattamenti medici. Questo per offrire ai pazienti le migliori cure possibili e, nel contempo, supportare i progressi della ricerca medica. I modelli che facilitano il matching tra studi clinici e pazienti confrontano i profili dei pazienti con i requisiti di idoneità degli studi in corso per individuare le potenziali corrispondenze.

Tuttavia, individuare lo studio clinico ideale per un paziente può essere una procedura complessa e lunga. Utilizzando l'Intelligenza Artificiale, i ricercatori possono abbinare i pazienti a studi clinici adeguati, un compito che sta diventando sempre più vitale con la continua espansione del numero di studi. 
 

Intelligenza Artificiale negli studi clinici: vantaggi e sfide

Nonostante i potenziali vantaggi, l'integrazione dell'AI nei processi di sperimentazione clinica incontra diversi ostacoli, come le questioni relative alla disponibilità dei dati, alla standardizzazione e alle considerazioni etiche.

L'avvento dei Large Language Models genera l'opportunità di migliorare la compatibilità tra le cartelle cliniche elettroniche e le descrizioni degli studi clinici, promuovendo una corrispondenza più accurata tra pazienti e studi.

In questo senso, una maggiore correttezza di abbinamento garantisce un sensibile risparmio di tempo e di costi, offrendo la possibilità di ampliare nel medio e lungo termine il ventaglio di studi da proporre a parità di risorse.

La sfida principale nell'implementazione dei LLM in questo processo consiste nel gestire i problemi di privacy che sorgono a causa della gestione dei dati sensibili dei pazienti, che possono includere informazioni personali e sulla salute. Garantire sicurezza e riservatezza è fondamentale per mantenere la fiducia dei pazienti e rispettare gli standard legali ed etici.

Per ottenere questi risultati, il metodo è quello della data augmentation, che offre la possibilità di inserire i dati desensibilizzati dei pazienti all’interno degli algoritmi di analisi.