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Around 80% of clinical trials fail to meet the patient recruitment requirements, which not only hinders the market growth but also delays patients’ access to new and effec- tive treatments. A possible approach is to use Electronic Health Records (EHRs) to help match patients to clinical trials. Past attempts at achieving this exact goal took place, but due to a lack of data, they were unsuccessful. In 2021 Text REtrieval Conference (TREC) introduced the Clinical Trials Track, where participants were challenged with retrieving relevant clinical trials given the patient’s descriptions simulating admission notes. Utilizing the track results as a baseline, we tackled the challenge, for this, we re- sort to Information Retrieval (IR), implementing a pipeline for document ranking where we explore the different retrieval methods, how to filter the clinical trials based on the criteria, and reranking with Transformer based models. To tackle the problem, we ex- plored models pre-trained on the biomedical domain, how to deal with long queries and documents through query expansion and passage selection, and how to distinguish an eligible clinical trial from an excluded clinical trial, using techniques such as Named Entity Recognition (NER) and Clinical Assertion. Our results let to the finding that the current state-of-the-art Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) bi-encoders outperform the cross-encoders in the mentioned task, whilst proving that sparse retrieval methods are capable of obtaining competitive outcomes, and to finalize we showed that the use of the demographic information available can be used to improve the final result. Cerca de 80% dos ensaios clínicos não satisfazem os requisitos de recrutamento de paci- entes, o que não só dificulta o crescimento do mercado como também impede o acesso dos pacientes a novos e eficazes tratamentos. Uma abordagem possível é utilizar os Pron- tuários Eletrônicos para ajudar a combinar doentes a ensaios clínicos. Tentativas passadas para alcançar este exato objetivo tiveram lugar, mas devido à falta de dados, não foram bem sucedidos. Em 2021, a TREC introduziu a Clinical Trials Track, onde os participantes foram desafiados com a recuperação ensaios clínicos relevantes, dadas as descrições dos pacientes simulando notas de admissão. Utilizando os resultados da track como base, en- frentámos o desafio, para isso recorremos à Recuperação de Informação, implementando uma pipeline para a classificação de documentos onde exploramos os diferentes métodos de recuperação, como filtrar os ensaios clínicos com base nos critérios, e reclassificação com modelos baseados no Transformer. Para enfrentar o problema, explorámos modelos pré-treinados no domínio biomédico, como lidar com longas descrições e documentos, e como distinguir um ensaio clínico elegível de um ensaio clínico excluído, utilizando técnicas como Reconhecimento de Entidade Mencionada e Asserção Clínica. Os nossos re- sultados permitem concluir que os actuais bi-encoders de última geração BERT superam os cross-encoders BERT na tarefa mencionada, provamos que os métodos de recuperação esparsos são capazes de obter resultados competitivos, e para finalizar mostramos que a utilização da informação demográfica disponível pode ser utilizada para melhorar o resultado final |
