論文の概要: ADAM-1: AI and Bioinformatics for Alzheimer's Detection and Microbiome-Clinical Data Integrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08324v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 18:56:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:19.881165
• Title: ADAM-1: AI and Bioinformatics for Alzheimer's Detection and Microbiome-Clinical Data Integrations
• Title（参考訳）: ADAM-1: アルツハイマーの検出と微生物・臨床データ統合のためのAIとバイオインフォマティクス
• Authors: Ziyuan Huang, Vishaldeep Kaur Sekhon, Ouyang Guo, Mark Newman, Roozbeh Sadeghian, Maria L. Vaida, Cynthia Jo, Doyle Ward, Vanni Bucci, John P. Haran,
• Abstract要約: Alzheimer's Disease Analysis Model Generation 1 (ADAM) は、マルチモーダルデータの統合と解析を目的としたマルチエージェント・大規模言語モデル(LLM)フレームワークである。 ADAM-1は多様なデータソースから洞察を合成し、文献駆動のエビデンスを用いて知見を文脈化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.426051635422496
• License:
• Abstract: The Alzheimer's Disease Analysis Model Generation 1 (ADAM) is a multi-agent large language model (LLM) framework designed to integrate and analyze multi-modal data, including microbiome profiles, clinical datasets, and external knowledge bases, to enhance the understanding and detection of Alzheimer's disease (AD). By leveraging retrieval-augmented generation (RAG) techniques along with its multi-agent architecture, ADAM-1 synthesizes insights from diverse data sources and contextualizes findings using literature-driven evidence. Comparative evaluation against XGBoost revealed similar mean F1 scores but significantly reduced variance for ADAM-1, highlighting its robustness and consistency, particularly in small laboratory datasets. While currently tailored for binary classification tasks, future iterations aim to incorporate additional data modalities, such as neuroimaging and biomarkers, to broaden the scalability and applicability for Alzheimer's research and diagnostics.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病解析モデル生成1(英: Alzheimer's Disease Analysis Model Generation 1, ADAM)は、アルツハイマー病(AD)の理解と検出を強化するために、マイクロバイオームプロファイル、臨床データセット、および外部知識ベースを含むマルチモーダルデータの統合と分析を目的として設計された多言語モデル(LLM)フレームワークである。 検索強化生成(RAG)技術とマルチエージェントアーキテクチャを活用することで、ADAM-1は多様なデータソースからの洞察を合成し、文献駆動の証拠を用いて結果の文脈化を行う。 XGBoostとの比較では、F1スコアは似ているが、ADAM-1のばらつきは著しく減少し、特に小さな実験室のデータセットにおいて、その堅牢性と一貫性が強調された。 現在バイナリ分類タスク用に調整されているが、将来のイテレーションは、ニューロイメージングやバイオマーカーのような追加のデータモダリティを取り入れ、アルツハイマーの研究と診断のスケーラビリティと適用性を広げることを目的としている。

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