论文
CT Open：一个开放访问、未受污染的实时平台，用于应对临床试验结果预测的开放挑战
CT Open: An Open-Access, Uncontaminated, Live Platform for the Open Challenge of Clinical Trial Outcome Prediction
摘要
长期以来，科学家们一直试图在现实世界事件发生之前准确预测其结果。人工智能系统可以更可靠地做到这一点吗？我们通过临床试验结果预测来研究这个问题，即使对于领域专家来说，这也是一个高风险的公开挑战。我们推出 CT Open，这是一个开放访问的实时平台，每年将举办四次挑战赛。任何人都可以提交对每个挑战的预测。 CT Open 对提交的试验进行评估，这些试验的结果在提交时尚未公开，但随后已公开。确定审判结果是否在特定日期之前在互联网上公开是非常困难的。官方登记处发布的结果可能会滞后数年，而首次提及可能会出现在不起眼的文章中。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的全自动净化管道，该管道使用 LLM 支持的迭代网络搜索来识别最早提及的试验结果。我们通过人类专家的注释来验证管道的质量和准确性。由于 CT Open 的管道确保每个评估试验在做出预测时都没有公开报告的结果，因此它允许参与者使用任何方法和任何数据源。在本文中，我们发布了一个训练集和两个带时间戳的测试基准（2025 年冬季和 2025 年夏季）。我们相信 CT Open 可以作为推进人工智能研究的中心枢纽，在现实世界结果发生之前进行预测，同时也为生物医学研究提供信息并改进临床试验设计。 CT 开放平台托管于 $\href{https://ct-open.net/}{https://ct-open.net/}$