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CT Open：臨床試験アウトカム予測のオープン・チャレンジに向けた、オープンアクセスかつ汚染のないライブ・プラットフォーム
arXiv cs.AI / 2026/4/21
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要点
- 本論文では、実世界の臨床試験の結果が公表される前にアウトカムを予測することを目的とした、年次のオープン・チャレンジ向けのオープンアクセスなライブ・プラットフォーム「CT Open」を提案する。
- CT Openは誰でも予測を提出できる仕組みを備え、提出時点ではまだ公表されておらず、その後に公表された試験を用いて提出結果を評価する。
- 重要な要素として、LLMを活用した反復的なWeb検索により「最初のアウトカム言及」を特定する自動の“デコンタミネーション（汚染除去）”パイプラインを提示し、データ漏えいリスクを低減する。
- パイプラインの品質と精度は専門家の注釈によって検証され、学習用データセットと時刻スタンプ付きの2つのベンチマーク（Winter 2025、Summer 2025）が公開される。
- CT Openは、イベント前の予測（フォーキャスティング）に関するAI研究の中核ハブになると同時に、生物医学分野の研究や臨床試験デザインの改善にも資することを目指している。
