การทดลองทางคลินิกมีความจำเป็นต่อการพัฒนาวิธีการรักษาเพื่อช่วยในการดูแลผู้ป่วย แต่การทดลองทางคลินิกต้องเผชิญกับความท้าทายในรับสมัครผู้เข้าร่วมการทดลอง นักวิจัย NIH ได้เสนอเครื่องมือ AI ที่เร่งกระบวนการจับคู่ผู้ป่วยกับการทดลองทางคลินิก เครื่องมือนี้เรียกว่า TrialGPT
TrialGPT สามารถตอบคำถามแบบมนุษย์เช่นเดียวกับ ChatGPT ทีมวิจัยได้ดัดแปลงเพื่อจับคู่ผู้ป่วยกับการทดลองทางคลินิกหลายพันครั้ง แม้ว่าการศึกษาก่อนหน้านี้จะแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้ AI ประเภทนี้ในการตอบคำถามทางคลินิก และออกแบบการทดลองทางคลินิก แต่ TrialGPT เป็นโซลูชันแบบครบวงจรตัวแรกที่สร้างรายการการทดลองที่เป็นไปได้ก่อนจะจับคู่และจัดอันดับอย่างแม่นยำ การทดสอบในเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่า TrialGPT สามารถบรรลุความแม่นยำระดับสูงได้โดยลดเวลาที่แพทย์ต้องใช้ในการคัดกรองผู้ป่วยลง
ความก้าวหน้าเหล่านี้มาจากนักวิจัยจากห้องสมุดการแพทย์แห่งชาติของ NIH (National Library of Medicine หรือ NLM) และสถาบันมะเร็งแห่งชาติ (National Cancer Institute หรือ NCI) ณ เมือง Bethesda รัฐแมริแลนด์ และคณะผู้ร่วมงาน ซึ่งนำโดย Zhiyong Lu นักวิจัยอาวุโสของ NLM การศึกษาครั้งนี้มีผู้เขียนงานวิจัยร่วมคือนักวิจัยจาก Albert Einstein College of Medicine (New York), University of Pittsburgh, University of Illinois Urbana-Champaign และ University of Maryland (College Park)
วิธีการทำงานของ TrialGPT ขั้นตอนแรกคือ TrialGPT-Retrieval จะประมวลผลสรุปข้อมูลผู้ป่วยที่มีรายละเอียดทางการแพทย์และประชากรศาสตร์ เช่น อายุ เพศ และภาวะหรืออาการสำคัญต่างๆ อัลกอริทึมจะกรองการทดลองที่ไม่เกี่ยวข้องออกจาก ClinicalTrials.gov และส่งคืนรายชื่อการทดลองทางคลินิกเบื้องต้นที่ผู้ป่วยมีสิทธิ์เข้าร่วมการทดลอง ขั้นตอนต่อไปคือ TrialGPT-Matching จะสร้างคำอธิบายว่าบุคคลที่เกี่ยวข้องตรงตามเกณฑ์คุณสมบัติของการทดลองแต่ละครั้งอย่างไร เพื่อคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นว่าบุคคลดังกล่าวอาจเป็นผู้มีสิทธิ์เข้าร่วมหรือไม่ ขั้นตอนสุดท้ายคือ TrialGPT-Ranking จะสร้างรายชื่อการทดลองทางคลินิกที่มีศักยภาพพร้อมคำอธิบายประกอบ โดยจัดอันดับตามความเกี่ยวข้อง ซึ่งแพทย์สามารถใช้เพื่อกำหนดการทดลองทางคลินิก 10 อันดับแรกเพื่อหารือกับผู้ป่วย
นักวิจัยได้นำ TrialGPT มาทดสอบกับชุดข้อมูล 3 ชุดที่เปิดให้สาธารณชนเข้าถึงได้ ซึ่งเป็นตัวแทนของผู้ป่วย จำนวน 183 ราย และคำอธิบายประกอบการมีสิทธิ์ในการทดลองมากกว่า 75,000 รายการ เพื่อค้นหาว่าเครื่องมือนี้สามารถนำไปใช้ได้ดีเพียงใดในทางปฏิบัติ ข้อมูลผู้ป่วยเป็นข้อมูลจำลองที่แพทย์สร้างขึ้นซึ่งเลียนแบบข้อมูลทางการแพทย์จริงเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย โดยไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลใด ทีมวิจัยพบว่า TrialGPT สามารถใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อค้นหาการทดลองทางคลินิกได้ 90% การเปรียบเทียบการจับคู่ TrialGPT กับการจับคู่โดยผู้เชี่ยวชาญของผู้ป่วยมากกว่า 1,000 คู่ พบว่า TrialGPT มีความแม่นยำเกือบเท่าเทียมกับมนุษย์ นอกจากนี้ ฟังก์ชันการจัดอันดับ TrialGPT ยังให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกับของผู้เชี่ยวชาญอีกด้วย ในการศึกษานำร่องของนักวิจัย NCI ได้เปรียบเทียบการประเมินการทดลองกับผู้ป่วยโดยอิงจากผู้ป่วย 6 รายที่ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์รายหนึ่งทำโดยใช้ TrialGPT และอีกรายหนึ่งที่ทำการประเมินแบบเดียวกันด้วยตนเองโดยไม่ใช้ TrialGPT พบว่าแพทย์ที่ใช้ TrialGPT สามารถสร้างรายการตัวเลือกการทดลองที่มีความแม่นยำในระดับเดียวกันได้ในเวลาที่สั้นลง 40% อย่างไรก็ตามจำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อประเมินการใช้งานจริงของ TrialGPT ในสถานการณ์จริงในกลุ่มผู้ป่วยที่หลากหลาย แต่ผลการวิจัยเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันน่าทึ่งของเทคโนโลยี AI ในการเชื่อมต่อผู้ป่วยกับการศึกษาทดลอง โดยมีศักยภาพในการเร่งการรับสมัครเพื่อการศึกษาทดลอง และความก้าวหน้าของการรักษาในขณะที่ให้แพทย์มีเวลามากขึ้นสำหรับงานอื่นๆ รวมถึงการดูแลผู้ป่วย
ทีมวิจัยได้รับเลือกให้รับรางวัล Director’s Challenge Innovation Award ประจำปี 2024 เพื่อประเมิน TrialGPT เพิ่มเติมในสถานการณ์ทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริง เป้าหมายคือการทำให้การคัดเลือกทดลองทางคลินิกมีประสิทธิผลมากขึ้นในอนาคต ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดอุปสรรคในการเข้าร่วมการวิจัยทางคลินิก
-------------------
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
ChatGPT-Like AI Tool Promises to Speed Treatment Advances and Free Doctors’ Time by Matching Patients with Clinical Trials, https://directorsblog.nih.gov/2024/12/19/chatgpt-like-ai-tool-promises-to-speed-treatment-advances-and-free-doctors-time-by-matching-patients-with-clinical-trials/
Comentários