Effective Matching of Patients to Clinical Trials using Entity Extraction and Neural Re-ranking

Effective Matching of Patients to Clinical Trials using Entity Extraction and Neural Re-ranking

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 臨床試験（CT）において、不十分な患者募集により試験が失敗することが頻繁に起こります。本研究は、患者と臨床試験の関係を考慮したアプローチにより、CT検索の課題に取り組みます。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究は、CTの検索問題を解決することを目的として、患者とCTの制約条件との関係を考慮したパイプラインモデルの開発を提案しています。このアプローチには、データ拡張技術を使用して患者記述とCTの条件文書の両方を強化することが含まれています。加えて、Transformerネットワークに基づく新しい再順位付けスキーマを提案しており、CT文章の構造を活用することで、CT検索の精度向上を図ります。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> CT検索の精度向上のための研究は、国内外で数多く行われています。最近では、患者記述や条件文書などの情報を活用する手法が注目を集めています。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
==> 本研究では、CT検索の問題を解決するためのパイプラインモデルと新しい再順位付けスキーマを提案しました。このアプローチには、CT文章の構造を活用し、患者記述や条件文書などの重要な情報を選択的に抽出する手法が含まれています。実証実験により、再順位付け手法による精度向上の効果が確認されました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、実証実験によって、患者記述や条件文書の情報を選択的に抽出し、Transformerネットワークによる再順位付け手法によって、CT検索の精度が向上することを実証しています。