Matching patients to clinical trials with large language models

Patient recruitment is challenging for clinical trials. We introduce TrialGPT, an end-to-end framework for zero-shot patient-to-trial matching with large language models. TrialGPT comprises three modules: it first performs large-scale filtering to retrieve candidate trials (TrialGPT-Retrieval); then...

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Veröffentlicht in:Nature communications Jg. 15; H. 1; S. 9074 - 14
Hauptverfasser: Jin, Qiao, Wang, Zifeng, Floudas, Charalampos S., Chen, Fangyuan, Gong, Changlin, Bracken-Clarke, Dara, Xue, Elisabetta, Yang, Yifan, Sun, Jimeng, Lu, Zhiyong
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London Nature Publishing Group UK 18.11.2024
Nature Publishing Group
Nature Portfolio
Schlagworte:
ISSN:2041-1723, 2041-1723
Online-Zugang:Volltext
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