Головна ▸ ШІ та Машинне навчання ▸ Зіставлювач Клінічних Досліджень — Подібність Пацієнтів Наживо
🩺 Зіставлювач Клінічних Досліджень — Подібність Пацієнтів Наживо
Спостерігайте, як модель оцінки подібності зіставляє синтетичні профілі пацієнтів із критеріями прийнятності досліджень у реальному часі, ранжуючи кандидатні дослідження при налаштуванні ознак включення/виключення.
ШІ та Машинне навчання
Three.js / WebGL
Середній
60 FPS
Про цю симуляцію
Цей симулятор запускає двоетапний конвеєр зіставлення клінічних досліджень проти синтетичного пацієнта. Спочатку кожне кандидатне дослідження проходить справжній жорсткий фільтр прийнятності: реальні перевірки діапазону віку та стадії захворювання, мінімальні пороги біомаркерів і прапорці виключення супутніх захворювань, усі оцінені безпосередньо відносно поточних значень ознак пацієнта. Лише дослідження, що проходять кожен жорсткий критерій, переходять до другого етапу, де зважена евклідова відстань між нормалізованим вектором ознак пацієнта й цільовим профілем дослідження дає бал подібності, що використовується для ранжування прийнятних збігів.
🔬 Що показано
Радарна діаграма порівнює чотири нормалізовані ознаки пацієнта (вік, біомаркер A, біомаркер B, стадія) з цільовим профілем обраного дослідження, а ранжований стовпчиковий список показує статус прийнятності й бал подібності кожного дослідження, оновлюючись наживо при русі повзунків.
🎮 Як користуватися
Налаштуйте вік пацієнта, рівні біомаркерів і стадію, перемкніть супутні захворювання й перетягніть повзунок суворості дослідження, щоб розширити чи звузити числові вікна прийнятності. Клацніть будь-який рядок у ранжованому списку, щоб порівняти цільовий профіль цього дослідження з пацієнтом на радарній діаграмі.
💡 Чи знали ви?
Реальні системи зіставлення клінічних досліджень розділяють критерії так само, як ця симуляція: жорсткі виключення безпеки (наприклад, межі функції органів) ніколи не послаблюються, тоді як м'якіші вікна включення іноді можуть бути розширені поправкою до протоколу дослідження — саме це моделює повзунок суворості тут.
Часті питання
Як насправді працює фільтр прийнятності?
Кожне синтетичне дослідження визначає жорсткі критерії включення/виключення: віковий діапазон, діапазон стадії захворювання, мінімальні пороги біомаркерів і набір виключених супутніх захворювань. Симулятор перевіряє фактичні значення повзунків пацієнта відносно кожного з цих критеріїв; дослідження позначається прийнятним лише тоді, коли всі вони виконуються одночасно. Тут немає нічого декоративного — стан пройдено/не пройдено змінюється в момент, коли ви рухаєте повзунок.
Що вимірює бал подібності?
Для кожного дослідження нормалізований вектор ознак пацієнта (вік, біомаркер A, біомаркер B, стадія, усі масштабовані 0-1) порівнюється з цільовим профілем дослідження за допомогою зваженої евклідової відстані. Кожне дослідження має власні ваги для кожної ознаки, що відображають, які критерії найважливіші для цього протоколу. Бал подібності дорівнює 100% мінус ця зважена відстань, тож ближчий збіг із ідеальним профілем дослідження отримує вищий бал.
Що змінює повзунок суворості?
Він розширює чи звужує смугу допуску навколо жорстких числових критеріїв кожного дослідження (віковий діапазон, діапазон стадії, пороги біомаркерів) — м'які налаштування допускають пацієнтів трохи за межами канонічного діапазону, суворі налаштування вимагають точного опублікованого діапазону. Виключення супутніх захворювань розглядаються як абсолютні критерії безпеки й ніколи не послаблюються цим повзунком, віддзеркалюючи те, як реальні протоколи досліджень відокремлюють м'які вікна прийнятності від жорстких виключень безпеки.
Чи симулює це реальний алгоритм зіставлення досліджень?
Механіка оцінювання (фільтрація за жорсткими критеріями з подальшим ранжуванням за зваженою відстанню серед прийнятних кандидатів) віддзеркалює двоетапний підхід, що використовується реальними інструментами зіставлення клінічних досліджень, але шість досліджень і модель пацієнта — синтетичні навчальні приклади, а не реальні протоколи чи дані пацієнтів.