System oparty na AI do planowania scenariuszy badań klinicznych
Stworzyliśmy zaawansowany system do planowania scenariuszy badań klinicznych. System wykorzystuje AI i NLP do analizowania dużych zbiorów protokołów medycznych, wspiera podejmowanie decyzji i przyspiesza projektowanie badań.
Zarządzanie ogromnymi zbiorami danych klinicznych
Planowanie badań klinicznych wymaga odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące wielkości próby, kryteriów włączenia i wykluczenia oraz oceny skuteczności i bezpieczeństwa.
- Istniejące protokoły były nieustrukturyzowane i zbyt obszerne, by można je było przetwarzać ręcznie.
- Klient nie dysponował wewnętrznym doświadczeniem w zakresie ML i NLP.
- Celem było opracowanie systemu rekomendacji, który przyspieszy, ułatwi i obniży koszty planowania badań.
Przetworzenie setek tysięcy protokołów badań klinicznych przez człowieka jest praktycznie niemożliwe. Potrzebowaliśmy strukturalnych rozwiązań AI, które wydobędą z tych danych kluczowe informacje.
AI, NLP i modułowe mikroserwisy
Wdrożyliśmy kompleksowy system wykorzystujący sztuczną inteligencję, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz architekturę mikroserwisową, umożliwiający efektywne planowanie scenariuszy badań klinicznych.
Named Entity Recognition (NER) z BERT
- Wydobywaliśmy kluczowe pojęcia z dokumentów badań klinicznych, takie jak nazwy leków czy wskaźniki pacjentów.
- Wykorzystaliśmy modele transformatorowe BERT, dopasowane do obszernej bazy protokołów klinicznych.
- Zautomatyzowaliśmy tworzenie zbiorów danych treningowych, co przyspieszyło adaptację modeli do nowych pojęć i terminologii.
Ręcznie tworzone reguły
- Stosowaliśmy metody oparte na regułach, w tym wyrażenia regularne i detekcję części mowy, do wychwytywania przewidywalnych fraz medycznych.
- Stworzyliśmy elastyczne ramy w Pythonie, pozwalające ekspertom domenowym łatwo dodawać własne reguły i dostosowywać system do specyficznych potrzeb.
Klasyfikacja tekstu
- Przypisywaliśmy fragmentom dokumentów odpowiednie klasy, aby automatycznie identyfikować cele badania i kluczowe sekcje protokołów.
- Wykorzystaliśmy modele BERT uwzględniające kontekst całego fragmentu, dopasowane do ręcznie oznakowanych danych treningowych, co zwiększyło precyzję klasyfikacji.
Architektura mikroserwisowa
- Zaprojektowaliśmy skalowalne mikroserwisy dla NER i klasyfikacji tekstu, umożliwiające równoległe przetwarzanie dużych zbiorów danych.
- System wspiera iteracyjne trenowanie modeli, wykonywanie predykcji i ciągłe ulepszanie w czasie rzeczywistym.
- Zintegrowaliśmy intuicyjne, mobilne interfejsy użytkownika, ułatwiające pracę analityków i zapewniające wygodne przetwarzanie danych w terenie.
Inteligentne i skalowalne planowanie badań klinicznych wspierane AI
Wdrożenie naszego systemu opartego na sztucznej inteligencji i NLP przyniosło wymierne korzyści dla klienta:
- Szybsze przetwarzanie danych – automatyczne analizowanie protokołów badań klinicznych przyspieszyło ekstrakcję informacji o 70%, znacznie ograniczając czasochłonną pracę ręczną.
- Wyższa precyzja informacji – rozpoznawanie kluczowych pojęć i terminów medycznych poprawiło dokładność ekstrakcji danych o 90%, minimalizując ryzyko błędów.
- Efektywniejsze planowanie i analiza scenariuszy – narzędzie umożliwia szybsze tworzenie i weryfikację scenariuszy badań, zwiększając efektywność operacyjną o 60%.
Dzięki systemowi podejmowanie decyzji stało się szybsze, bardziej wiarygodne i oparte na danych, co w rezultacie skróciło czas projektowania oraz realizacji badań klinicznych i obniżyło ich koszty.
AI w planowaniu i analizie badań klinicznych
Jakie korzyści daje wykorzystanie AI w analizie protokołów badań klinicznych?
AI umożliwia automatyczne przetwarzanie tysięcy stron dokumentacji, identyfikację kluczowych informacji i eliminację błędów ludzkich. Dzięki temu proces analizy protokołów jest szybszy, bardziej precyzyjny i mniej obciążający dla zespołów badawczych.
Czym jest NER (Named Entity Recognition) i dlaczego jest ważny w badaniach klinicznych?
NER automatycznie rozpoznaje w tekście ważne elementy, takie jak nazwy leków, parametry pacjentów czy kryteria włączenia/wykluczenia. Dzięki temu dane są natychmiast strukturyzowane i gotowe do dalszej analizy, co znacznie przyspiesza proces planowania badań.
Czy system może adaptować się do nowych protokołów i terminologii medycznej?
Tak. System wykorzystuje iteracyjne trenowanie modeli BERT oraz automatyczne generowanie zestawów treningowych, co umożliwia szybkie dostosowanie się do nowych pojęć, zmian regulacyjnych i specyfiki kolejnych badań klinicznych.
Czy integracja AI z istniejącymi narzędziami klinicznymi jest skomplikowana?
Dzięki architekturze mikroserwisowej integracja jest łatwa i elastyczna. System może działać jako niezależny moduł lub zostać podłączony do już istniejących platform, minimalizując ingerencję w aktualne procesy badawcze.
Czy system wspierający badania kliniczne spełnia wymagania dotyczące bezpieczeństwa danych?
Tak. Architektura została zaprojektowana z myślą o zgodności z wymogami ochrony danych, takimi jak GDPR. Mikrousługi i pipeline’y danych mogą być wdrażane w środowiskach on-premise lub w chmurze z kontrolą dostępu, szyfrowaniem i logowaniem działań.
