TrialMatchAI: An End-to-End AI-powered Clinical Trial Recommendation System to Streamline Patient-to-Trial Matching

📄 arXiv: 2505.08508v1 📥 PDF

作者: Majd Abdallah, Sigve Nakken, Mariska Bierkens, Johanna Galvis, Alexis Groppi, Slim Karkar, Lana Meiqari, Maria Alexandra Rujano, Steve Canham, Rodrigo Dienstmann, Remond Fijneman, Eivind Hovig, Gerrit Meijer, Macha Nikolski

分类: cs.AI, cs.LG, q-bio.QM

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

提出TrialMatchAI以解决临床试验患者匹配问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 临床试验 患者匹配 人工智能 推荐系统 生物医学数据 精准医疗 语言模型 自动化

📋 核心要点

  1. 患者招募在临床试验中效率低下，现有方法难以处理异构数据，导致匹配效果不佳。
  2. TrialMatchAI通过处理多种临床数据，利用微调的LLMs和增强检索生成框架，实现患者与试验的自动匹配。
  3. 在实际应用中，92%的肿瘤患者在推荐中找到了相关试验，准确率超过90%，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

患者招募在临床试验中仍然是一个主要瓶颈，急需可扩展的自动化解决方案。本文提出了TrialMatchAI，一个基于AI的推荐系统，通过处理异构临床数据（包括结构化记录和非结构化医生笔记）来自动化患者与试验的匹配。该系统基于微调的开源大型语言模型（LLMs），在增强检索生成框架内构建，确保透明性和可重复性，并保持适合临床环境的轻量级部署。系统通过标准化生物医学实体，结合词汇和语义相似性的混合搜索策略检索相关试验，重新排序结果，并使用医学推理进行标准级别的资格评估。实际验证中，92%的肿瘤患者在前20个推荐中至少找到了一个相关试验。评估结果显示，该系统在合成和真实临床数据集上表现出色，专家评估确认标准级别资格分类的准确率超过90%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决临床试验中患者招募的低效率问题，现有方法难以有效处理异构数据，导致患者与试验的匹配效果不理想。

核心思路：TrialMatchAI的核心思路是通过自动化处理多种类型的临床数据，结合先进的语言模型和检索技术，实现高效的患者与试验匹配。这样的设计旨在提高匹配的准确性和效率，同时确保结果的可解释性。

技术框架：该系统的整体架构包括数据标准化、混合搜索策略、结果重新排序和资格评估四个主要模块。首先，系统对生物医学实体进行标准化，然后通过词汇和语义相似性检索相关试验，接着对结果进行重新排序，最后进行资格评估。

关键创新：TrialMatchAI的关键创新在于其结合了微调的开源LLMs与增强检索生成框架，确保了系统的透明性和可重复性，同时支持轻量级的临床环境部署。这与传统方法相比，显著提升了匹配的准确性和效率。

关键设计：系统设计中采用了标准化的Phenopackets数据格式，支持安全的本地部署，并允许随着新模型的出现无缝替换LLM组件。

📊 实验亮点

在实际验证中，TrialMatchAI成功地为92%的肿瘤患者在前20个推荐中找到了至少一个相关试验，且在标准级别资格分类的准确率超过90%。这些结果表明，该系统在患者匹配方面的显著性能提升，尤其是在生物标志物驱动的匹配中表现优异。

🎯 应用场景

TrialMatchAI在精准医疗领域具有广泛的应用潜力，能够有效提升临床试验的患者招募效率，帮助医生和研究人员快速找到合适的试验，从而加速新疗法的开发和应用。未来，该系统可扩展至其他医疗领域，推动个性化医疗的进步。

📄 摘要（原文）

Patient recruitment remains a major bottleneck in clinical trials, calling for scalable and automated solutions. We present TrialMatchAI, an AI-powered recommendation system that automates patient-to-trial matching by processing heterogeneous clinical data, including structured records and unstructured physician notes. Built on fine-tuned, open-source large language models (LLMs) within a retrieval-augmented generation framework, TrialMatchAI ensures transparency and reproducibility and maintains a lightweight deployment footprint suitable for clinical environments. The system normalizes biomedical entities, retrieves relevant trials using a hybrid search strategy combining lexical and semantic similarity, re-ranks results, and performs criterion-level eligibility assessments using medical Chain-of-Thought reasoning. This pipeline delivers explainable outputs with traceable decision rationales. In real-world validation, 92 percent of oncology patients had at least one relevant trial retrieved within the top 20 recommendations. Evaluation across synthetic and real clinical datasets confirmed state-of-the-art performance, with expert assessment validating over 90 percent accuracy in criterion-level eligibility classification, particularly excelling in biomarker-driven matches. Designed for modularity and privacy, TrialMatchAI supports Phenopackets-standardized data, enables secure local deployment, and allows seamless replacement of LLM components as more advanced models emerge. By enhancing efficiency and interpretability and offering lightweight, open-source deployment, TrialMatchAI provides a scalable solution for AI-driven clinical trial matching in precision medicine.