TrialFinder

问题

寻找临床试验的患者面临一个复杂、充满行话的政府数据库。ClinicalTrials.gov 对于任何常见病都会返回数千个结果，很少有患者有时间或专业知识按阶段、招募状态、资格或地点进行过滤。试图提供帮助的 AI 代理也需要一个结构化的、可查询的表面，该表面超越了原始关键字搜索。

方法

一个带有 Cesium 3D 地球的 React 前端，由 Cloudflare 上的 Hono worker 提供支持。前端在地球上渲染试验地点，并具有街道级别缩放（最低 50 米），以便患者可以看到试验在哪里进行。多轮聊天可将对话历史、先前结果和患者资料保持在上下文中。后端查询 ClinicalTrials.gov API v2，并使用 Cloudflare Workers AI 在返回结果之前对资格进行推理。

重要决策

• 患者资料驱动的搜索。接受年龄、病情、地点和先前治疗，然后推理资格，而不仅仅是关键字匹配。
• 匹配评分。结果标记为强、可能或弱，并附有原因，以便患者和 AI 代理可以快速进行分类。
• 对话上下文。像“有没有离家更近的试验？”这样的后续问题无需重新输入个人资料信息即可正常工作。
• 带 Cesium 的 3D 地球。街道级别缩放和“在地图中打开”链接将每个试验连接到一个真实的地方，而不是一个列表条目。
• 无状态的每个请求设计。无日志，无分析，无服务器端存储的个人资料。

状态

在 clinical-trials.davidloor.com 上运行。最近在 Cesium 相机和缩放修复、标记渲染以及 MapLibre 到 Cesium 的迁移方面进行了工作。