Tiefe klinische Flugbahnmodellierung zur Optimierung der Abgrenzung der klinischen Studien von Krebs

Das Ziel dieser Datenanalyse und der Implementierung von Gesundheitssystemen ist es, die Wirksamkeit proaktiver Benachrichtigungen bei der Behandlung von Onkologen zu bewerten, um die Abgrenzung der Teilnehmer auf klinische Studien zu optimieren, indem die Matchminer -Plattform verwendet wird. Diese Studie vergleicht die Standard -Matchminder -Zugriffsmethode mit zwei erweiterten Rekrutierungsmethoden.

In der ersten Phase werden die Ermittler qualitatives Feedback geben, um die Auswirkungen des KI -Algorithmus auf die Abgrenzung der klinischen Studien und die Bereitstellung von Informationen von der Matchminer -Plattform, die von der Behandlung von Onkologen und Ermittlern verwendet wird, zu verbessern.

In der zweiten Phase werden die von der Matchminer -Plattform als verfügbaren oder "Match" für die Registrierung klinischer Studien in drei Kohorten mit der Randomisierung auf Teilnehmerebene in drei Kohorten identifiziert. In Gruppe 1 können die Behandlung von Onkologen Matchminer in seiner traditionellen Form verwenden, um potenzielle Kandidaten für klinische Studien auf der Grundlage strukturierter genomischer Daten und Krebstypen zu identifizieren. In Gruppe 2 erhalten die Behandlung von Onkologen automatisch E -Mails mit Listen potenzieller genomisch übereinstimmender klinischer Studien, die von Marchminer für Patienten identifiziert wurden, bei denen unser AI -Algorithmus eine erhöhte Wahrscheinlichkeit einer Änderung der Behandlung auf der Grundlage von Bildgebungsberichten erkennt. Onkologen können auch immer noch herkömmliche Matchminer -Workflows verwenden. In Group 3, treating oncologists will receive email lists of genomically matched clinical trials identified by Matchminer for patients with AI-detected elevated probability of treatment change, after additional manual review to confirm that patients had progressive diseased based on their imaging reports and did not meet one of the common exclusion criteria for most cancer trials (including uncontrolled brain metastases, multiple primary cancers, poor performance status, lack of measurable disease, already having changed treatment, and Einschreibung von Hospiz).

Bemerkenswert war, dass diese Studie selbst nicht als klinische Studie während des anfänglichen NCI-Zuschussantragsverfahrens oder bei der späteren Diskussion mit NIH-Mitarbeitern angesehen wurde, da die Ergebnisse Forschungsprozesse waren (unabhängig davon, ob Patienten in andere therapeutische klinische Studien teilnahmen), nicht die gesundheitsbezogenen Patientenergebnisse gemäß der NIH-Definition einer klinischen Studie. Zur Veröffentlichung ergab eine medizinische Zeitschrift jedoch, dass die Studie die ICMJE -Kriterien für eine klinische Studie erfüllte, und forderte die Registrierung auf.