ClinicalTrialsHub：连接注册数据库与文献以实现全面的临床试验获取
计算与语言
2026-03-20 v2 人工智能
人机交互
信息检索
摘要
我们提出了 ClinicalTrialsHub，这是一个以交互式搜索为核心的平台，将整合来自 ClinicalTrials.gov 的所有数据，并通过自动从 PubMed 研究文章中提取并结构化试验相关信息进行扩展。该系统较仅依赖 ClinicalTrials.gov 时，通过 83.8% 的提升提高了结构化临床试验数据的获取便利性，旨在便利患者、临床医生、研究人员和政策制定者获取证据医学。ClinicalTrialsHub 使用大型语言模型如 GPT-5.1 和 Gemini-3-Pro 以提升可访问性。该平台自动解析全文研究文章以提取结构化试验信息，将用户查询翻译为结构化数据库搜索，并提供一个带引用的问答系统，生成与特定来源句子相关联的证据依据答案。我们通过针对临床医生、临床研究人员以及制药科学和护理博士生的.user 研究以及对其信息提取和问答能力的系统自动评估来展示其实用性。
引用
@article{arxiv.2512.08193,
title = {ClinicalTrialsHub: Bridging Registries and Literature for Comprehensive Clinical Trial Access},
author = {Jiwoo Park and Ruoqi Liu and Avani Jagdale and Andrew Srisuwananukorn and Jing Zhao and Lang Li and Ping Zhang and Sachin Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.08193},
year = {2026}
}