Towards Efficient Patient Recruitment for Clinical Trials: Application of a Prompt-Based Learning Model

Mojdeh Rahmanian; Seyed Mostafa Fakhrahmad; Seyedeh Zahra Mousavi

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자료유형: 학술저널

저자정보: Mojdeh Rahmanian (Shiraz University) Seyed Mostafa Fakhrahmad (Shiraz University) Seyedeh Zahra Mousavi (Shiraz University of Medical Sciences)

저널정보: 대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research Vol.31 No.4

발행연도: 2025.10

수록면: 367 - 377 (11page)

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Objectives: All clinical trials face a significant bottleneck in identifying eligible participants, particularly due to the complexityof unstructured medical texts. Recent advances in natural language processing, especially the advent of transformer-basedmodels, have shown promise in this domain. In this study, we evaluated the performance of a prompt-based large languagemodel (LLM) for cohort selection from unstructured medical notes. Methods: Medical records were annotated with Med-CAT using the Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT) ontology. For each trial eligibility criterion,we extracted sentences containing relevant annotated concepts through an ontology-driven summarization process. These summaries were then input into a prompt-based LLM (GPT-3.5-turbo), tasked with classifying eligibility criteria in azero-shot setting. Model performance was assessed using the 2018 National Natural Language Processing Clinical Challenges(n2c2) dataset, which required the classification of 288 patients’ medical records according to 13 eligibility criteria. Results:The proposed prompt-based model achieved overall micro and macro F-measures of 0.9061 and 0.8060, respectively—among the highest scores reported for this dataset. Conclusions: Our results demonstrate that integrating ontology-basedextractive summarization with prompt-based LLMs can substantially improve eligibility classification. The summarizationstep enhanced model focus and interpretability, particularly for long or ambiguous narratives. This pipeline offers a scalableand adaptable framework for clinical trial automation and has the potential for real-world integration with electronic medicalrecord matching systems.

#Patient Recruitment #Natural Language Processing #SNOMED CT Ontology #Large Language Models #Electronic Medical Records

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