本プロジェクトは、臨床試験プロトコルの作成プロセスを革新することを目的としている。具体的には以下の取り組みを行った:
臨床試験プロトコルの分析: 2型糖尿病に関する40件のプロトコルを分析し、序論およびスタディデザインの各セクションを抽出した。
メタデータの収集: 各プロトコルに関する詳細なメタデータ(試験情報、被験者情報、エンドポイントなど)を収集し、AIモデルの学習に活用した。
LLMによるテキスト生成: GPT-4を中心とした言語モデルを活用し、収集したメタデータに基づいて序論セクションを自動生成した。
評価: 生成されたテキストの品質を、コサイン類似度、BLEU、ROUGEなどの指標を用いて評価した。GPT-4を用いた場合、高い精度と一貫性のある結果が得られた。
本プロジェクトの成果は、臨床試験プロトコルの作成プロセスの自動化と効率化に大きく貢献するものと期待される。今後は、他のプロトコルセクションの自動生成や、より高度な統合への展開が期待される。
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by Morteza Male... lúc arxiv.org 04-09-2024
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