JAMA研究发现，人工智能筛查心力衰竭临床试验更有效

根据一项随机试验的结果，麻省总医院布里格姆研究人员开发的一种名为RECTIFIER的新生成人工智能工具，在筛选和招募心力衰竭临床试验患者方面比人工筛选更有效。RECTIFIER筛选了458名患者，并招募了35名患者进入研究，相比之下，筛选了284名患者，研究人员手动招募了19名患者。研究人员希望扩大这一工具的使用，以加快药物研究过程。

　　

根据麻省总医院布里格姆研究人员在《美国医学会杂志》上发表的一项新研究，人工智能（AI）可以快速筛选患者进行临床试验。与人工筛查相比，他们的新型人工智能辅助患者筛查工具显著提高了确定心力衰竭临床试验资格和入组的速度。这些发现表明，使用人工智能可以比传统方法更便宜，并加快研究进程，这可能意味着患者可以更早地获得经过验证的有效治疗方法。

“在现实世界的随机前瞻性试验中，看到这种人工智能能力大大加快了筛查和试验招募，这是令人兴奋的，”共同资深作者Samuel (Sandy) Aronson说，“我们期待着利用这种能力来协助尽可能多的试验。”

该研究随机抽取了4476名患者进行人工筛选或使用生成式人工智能筛选，以确定他们是否符合实施心力衰竭最佳治疗的合作计划（COPILOT-HF）试验的条件。

在该研究的人工智能部门，一种名为RAG-Enabled Clinical Trial Infrastructure for Inclusion Exclusion Review （RECTIFIER）的生成式人工智能工具评估了患者电子健康记录中的临床记录和其他信息，以确定他们是否符合心力衰竭研究的关键资格标准。标准包括症状、慢性疾病、目前和过去的药物治疗等。研究人员随后对患者图表进行了简短而快速的审查，人工智能生成的工具评估了这些图表是否符合需要考虑的任何突出问题。

在研究的另一部分，研究人员手动审查患者的图表，以确定他们是否符合资格标准。

图表由整流器或研究人员在一段时间内筛选。人工智能辅助筛查过程的效率要高得多，筛查了458名符合条件的患者，而研究人员筛查了284名患者。

在这个过程中，病人导航员会给那些被认为符合条件的病人打电话，看他们是否愿意参加这项研究。导航员不知道患者是由人工智能工具还是人类筛选的，以免引入偏见。在人工智能组中，有35名患者参加了试验，而人工组中有19名患者参加了试验。

“人工智能手臂的入学率几乎是手动手臂入学率的两倍。这意味着人工智能几乎可以将完成试验登记所需的时间减半，”主要作者Ozan Unlu医学博士说，他是麻省总医院布里格姆临床信息学研究员，也是布里格姆妇女医院心血管医学研究员。

由于之前的研究表明人工智能可能会引入偏见，研究人员对通过人工筛查过程和通过人工智能辅助筛查过程入组的患者进行了种族、性别和种族分析。他们没有发现明显的差异。

在这项研究之前，Blood、Aronson、Unlu和同事们进行了一项“概念验证”研究，该研究于6月发表在《新医学杂志》上。该研究在对健康记录的回顾性回顾中显示，与人工筛选相比，RECTIFIER工具在识别符合心力衰竭试验资格标准的患者图表方面略微更准确。这项新的研究证实了该工具在活跃的临床环境中是非常有效的。

“我们的下一个目标是扩大人工智能筛查工具在布里格姆总医院以外的使用，”共同资深作者亚历山大·布拉德博士说，他是布里格姆妇女医院的心脏病专家，也是布里格姆总医院临床转化加速器的副主任。“通过调整RECTIFIER工具对医疗记录笔记提出的资格问题，人工智能筛查可以应用于评估癌症治疗、糖尿病干预和许多其他疾病的试验。”