Utilizing ChatGPT to Enhance Clinical Trial Enrollment

Clinical trials are a critical component of evaluating the effectiveness of new medical interventions and driving advancements in medical research. Therefore, timely enrollment of patients is crucial to prevent delays or premature termination of trials. In this context, Electronic Health Records (EHRs) have emerged as a valuable tool for identifying and enrolling eligible participants. In this study, we propose an automated approach that leverages ChatGPT, a large language model, to extract patient-related information from unstructured clinical notes and generate search queries for retrieving potentially eligible clinical trials. Our empirical evaluation, conducted on two benchmark retrieval collections, shows improved retrieval performance compared to existing approaches when several general-purposed and task-specific prompts are used. Notably, ChatGPT-generated queries also outperform human-generated queries in terms of retrieval performance. These findings highlight the potential use of ChatGPT to enhance clinical trial enrollment while ensuring the quality of medical service and minimizing direct risks to patients.Comment: Under Revie

Εξόρυξη πρόθεσης και συναισθήματος από τον παγκόσμιο ιστό για επιχειρηματική ευφυΐα

Websites, search engines, and social media platforms are the simplest way to get information. People use social media to share their feelings and opinions about topical subjects or personal difficulties. This user behaviour provides large volumes of original unprocessed data that, with the proper manipulation, might yield substantial research discoveries. A portion of the content shared on social media is connected to the products and services available on the market. Large amounts of publicly available information on a product or service provide an essential quantity of data that businesses and other types of organisations can use. In recent years, much effort has been placed into managing these data to derive relevant insights for enterprises. The essential tools are Business Intelligence (BI) systems to quickly process, analyse, and visualise data. The purpose of BI systems is to facilitate the decision-making process inside an organisation. As a tool for making decisions, BI systems can adopt and analyse the information provided by social media users to forecast the present and future specific needs of customers and evaluate the performance of businesses. In addition, it is helpful to recognise the sentiment and the underlying intention in the large amounts of publicly available and free to obtain microblogging data to act appropriately in different scenarios. In this thesis, our goal is to find a way to get beyond these limitations, unite the research fields of sentiment analysis and intention mining, and create a novel BI system. First, we focus on pre-processing, which is the first step in text classification. Choosing the proper pre-processing techniques can improve classification effectiveness for sentiment analysis. For example, lemmatization, removing numbers and replacing contractions improve accuracy, but removing punctuation doesn't. On the other hand, ablation and combination studies show the importance of replacing numbers and punctuation. Then, we present an ensemble text sentiment classification scheme based on empirical analysis of several classifiers and other related works. The proposed system is based on linguistic pre-processing, feature engineering, and supervised machine learning techniques. Finally, we present a Business Intelligence tool that categorises tweets by intention, sentiment, and opinion. The final model automatically recognises the intent to buy, compare, and seek information about a product. Concluding, in this thesis we created a novel BI system that uses publicly available information and by using Natural Language Understanding (NLU) approaches offers to end-users important insights about a product or service.Ο Παγκόσμιος Ιστός έχει γίνει αναμφισβήτητα αναπόσπαστο μέρος της καθημερινότητα μας, ενώ οι ιστότοποι, οι μηχανές αναζήτησης και οι πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης είναι ο πιο απλός τρόπος απόκτησης πληροφοριών. Συγκεκριμένα, είναι συχνό φαινόμενο να καταφεύγουν οι άνθρωποι σε κοινωνικές πλατφόρμες για να εκφράσουν τα συναισθήματα και τις απόψεις τους, που συνήθως σχετίζονται με διαφορετικά θέματα της επικαιρότητας ή με προσωπικά ζητήματα. Αυτή η συμπεριφορά των χρηστών δημιουργεί τεράστιες ποσότητες μη επεξεργασμένων πληροφοριών που με τον σωστό χειρισμό μπορεί να αποφέρουν σημαντικές πληροφορίες σε ένα σύνολο ερευνητικών ζητημάτων. Στο πλαίσιο που περιγράφηκε παραπάνω, και συγκεκριμένα σε πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης όπως το Twitter και το Meta, διαπιστώθηκε ότι ένα ποσοστό του δημοσιευμένου περιεχομένου σχετίζεται με προϊόντα και υπηρεσίες της αγοράς. Ως εκ τούτου, οι τεράστιες ποσότητες δημοσίως διαθέσιμων πληροφοριών που μπορούν να σχετίζονται με ένα συγκεκριμένο προϊόν ή υπηρεσία, δημιουργούν έναν όγκο δεδομένων που μπορεί να αξιοποιηθεί από επιχειρήσεις και οργανισμούς. Αυτός ο όγκος δεδομένων έχει υπολογιστεί σε πάνω από 2,5 πεντάκις εκατομμύρια bytes δεδομένων κάθε μέρα. Η διαχείριση αυτών των δεδομένων για την εξαγωγή χρήσιμων γνώσεων για τις επιχειρήσεις, είναι ένας τομέας έρευνας που έχει λάβει μεγάλη προσοχή τα τελευταία δέκα χρόνια, οδηγώντας στη δημιουργία μιας ποικιλίας συστημάτων Επιχειρηματικής Ευφυΐας. Αυτά τα συστήματα θεωρούνται ως τα πιο κρίσιμα εργαλεία επεξεργασίας, ανάλυσης και ταχείας απεικόνισης δεδομένων, με στόχο να βοηθήσουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων μιας εταιρείας. Ωστόσο, ένα βασικό μειονέκτημα αυτών των συστημάτων είναι ότι περιορίζονται στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας και όχι στην Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας εστιάζει στην επεξεργασία κειμένου για τη μετατροπή του σε κομμάτια των οποίων η χρήση είναι ευκολότερη από τους υπολογιστές. Αντίθετα, η κατανόηση της φυσικής γλώσσας μπορεί να θεωρηθεί ως μια υποκατηγορία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, σκοπός της οποίας είναι να ερμηνεύσει το φυσικό κείμενο, να αντλήσει το νόημά του και να εξάγει ιδέες. Συμπερασματικά, ο πρωταρχικός στόχος της διατριβής είναι η δημιουργία ενός νέου συστήματος Επιχειρηματικής Ευφυΐας που εκμεταλλεύεται πλήρως τις διαθέσιμες στο κοινό πληροφορίες χρησιμοποιώντας τεχνικές Κατανόησης Φυσικής Γλώσσας για να προσφέρει στον τελικό χρήστη χρήσιμες πληροφορίες σχετικά με ένα επιλεγμένο προϊόν ή υπηρεσία. Για το σκοπό αυτό, το σύστημα εκμεταλλεύεται τα συναισθήματα, τις απόψεις και τις προθέσεις που μεταδίδονται μέσω του περιεχομένου των δημοσιεύσεων των χρηστών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Στη βιβλιογραφία, ένας σημαντικός αριθμός δημοσιεύσεων έχει διερευνήσει την ερευνητική περιοχή της ανάλυσης συναισθήματος σε δεδομένα μικροϊστολογίου (δεδομένα που δημοσιεύονται σε κοινωνικές πλατφόρμες),με αποτέλεσμα την δημιουργία ενός μεγάλου αριθμού από δημόσια διαθέσιμα σύνολα δεδομένων. Επιπλέον, στις μέρες μας, υπάρχει αυξανόμενο ενδιαφέρον σχετικά με την αναγνώριση των προθέσεων των χρηστών, ωστόσο αυτό περιορίζεται στο πεδίο της Ανάκτησης Πληροφοριών, και συγκεκριμένα στην αναγνώριση της εκφρασμένης πρόθεσης του χρήστη σε ένα ερώτημα που τίθεται μέσω μιας μηχανή αναζήτησης. Μέχρι στιγμής, η πρόοδος της έρευνας σε αυτούς τους ερευνητικούς τομείς έχει επιτευχθεί ανεξάρτητα, παρά τα κοινά σημεία τους. Το ερευνητικό αντικείμενο αυτής της διατριβής ενώνει τα δύο πεδία αυτά αξιοποιώντας τεχνικές εξόρυξης συναισθημάτων και προθέσεων στο πλαίσιο ενός συστήματος Επιχειρηματικής Ευφυΐας χρησιμοποιώντας δεδομένα μικροϊστολογίου

HTR for Greek Historical Handwritten Documents

Offline handwritten text recognition (HTR) for historical documents aims for effective transcription by addressing challenges that originate from the low quality of manuscripts under study as well as from several particularities which are related to the historical period of writing. In this paper, the challenge in HTR is related to a focused goal of the transcription of Greek historical manuscripts that contain several particularities. To this end, in this paper, a convolutional recurrent neural network architecture is proposed that comprises octave convolution and recurrent units which use effective gated mechanisms. The proposed architecture has been evaluated on three newly created collections from Greek historical handwritten documents that will be made publicly available for research purposes as well as on standard datasets like IAM and RIMES. For evaluation we perform a concise study which shows that compared to state of the art architectures, the proposed one deals effectively with the challenging Greek historical manuscripts

A Comparison between Transcutaneous and Total Serum Bilirubin in Healthy-term Greek Neonates with Clinical Jaundice

The accuracy of transcutaneous bilirubin meters has been assessed in newborns from various ethnic backgrounds. However, there are limited data on Greek newborns. Our study examined the accuracy of transcutaneous bilirubin measurements in clinically jaundiced healthy-term Greek newborns, using total serum bilirubin as the reference standard, in order to re-evaluate our local guidelines about neonatal jaundice. Clinically jaundiced newborns requiring total serum bilirubin level estimation were recruited prospectively. 368 pairs of total serum bilirubin/transcutaneous bilirubin measurements were taken in 222 newborns, using a direct spectrophotometric device and the BiliCheck device, respectively. The level of agreement between the obtained transcutaneous bilirubin and total serum bilirubin values was assessed. Our data were analysed using the Stata/SE 12.0 (StataCorp LP, USA) statistical programme. The mean (± SD) TSB was 225.4 ± 25.4 μmol/l and the mean (± SD) TcB was 237.9 ± 21.0 μmol/l. The correlation between the values was poor (Pearson’s correlation coefficient 0.439; Lin’s concordance coefficient 0.377 [95% CI 0.301 to 0.453]; P<0.001). The Bland-Altman analysis demonstrated that transcutaneous bilirubin measurements tended to overestimate the total serum bilirubin value (mean difference 12.5 ± 24.9 μmol/l), with wide 95% limits of agreement (–36.2 μmol/l to 61.3 μmol/l). Transcutaneous bilirubin values did not correlate well with total serum bilirubin values, being often imprecise in predicting the actual total serum bilirubin levels. This permits us to continue estimating total serum bilirubin in clinically jaundiced newborns according to our local guidelines, in order to safely decide the appropriate care plan

Use of Deferasirox Film-Coated Tablets in Pediatric Patients with Transfusion Dependent Thalassemia: A Single Center Experience

Thalassemic syndromes are characterized by clinical heterogenicity. For severe disease forms, lifelong blood transfusions remain the mainstay of therapy, while iron overload monitoring and adequate chelation treatment are required in order to ensure effective disease management. Compared to previous chelators, the new deferasirox film-coated tablet (DFX FCT) is considered to offer a more convenient and well-tolerated treatment scheme, aiming at better treatment-related and patient-related outcomes. The present study&rsquo;s objective was to prospectively evaluate the safety and efficacy of DFX FCT in children and adolescents with transfusion-dependent thalassemia. Data collected included patient demographics, hematology and biochemistry laboratory work up, magnetic resonance imaging of heart and liver for iron load, as well as ophthalmological and audiological examination prior to and a year following drug administration. Study results confirmed DFX FCT safety in older children in a manner similar to adults, but demonstrated increased frequency of adverse events in younger patients, mainly, involving liver function. With regards to efficacy, study results confirmed the preventive role of DFX FCT in iron loading of liver and heart, however, higher doses than generally recommended were required in order to ensure adequate chelation