論文の概要: ADAM: An AI Reasoning and Bioinformatics Model for Alzheimer's Disease Detection and Microbiome-Clinical Data Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08324v2
• Date: Fri, 02 May 2025 03:07:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 13:22:23.343533
• Title: ADAM: An AI Reasoning and Bioinformatics Model for Alzheimer's Disease Detection and Microbiome-Clinical Data Integration
• Title（参考訳）: ADAM: アルツハイマー病の検出とマイクロバイオーム・クリニカルデータ統合のためのAI推論とバイオインフォマティクスモデル
• Authors: Ziyuan Huang, Vishaldeep Kaur Sekhon, Roozbeh Sadeghian, Maria L. Vaida, Cynthia Jo, Doyle Ward, Vanni Bucci, John P. Haran,
• Abstract要約: Alzheimer's Disease Analysis Model (ADAM)は、マルチモーダルデータの統合と解析を目的とした多エージェント推論大言語モデル(LLM)フレームワークである。 ADAMは多様なデータソースから洞察を生成し、文献駆動の証拠で結果を文脈化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.693680473621709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alzheimer's Disease Analysis Model (ADAM) is a multi-agent reasoning large language model (LLM) framework designed to integrate and analyze multimodal data, including microbiome profiles, clinical datasets, and external knowledge bases, to enhance the understanding and classification of Alzheimer's disease (AD). By leveraging the agentic system with LLM, ADAM produces insights from diverse data sources and contextualizes the findings with literature-driven evidence. A comparative evaluation with XGBoost revealed a significantly improved mean F1 score and significantly reduced variance for ADAM, highlighting its robustness and consistency, particularly when utilizing human biological data. Although currently tailored for binary classification tasks with two data modalities, future iterations will aim to incorporate additional data types, such as neuroimaging and peripheral biomarkers, and expand them to predict disease progression, thereby broadening ADAM's scalability and applicability in AD research and diagnostic applications.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病解析モデル(英: Alzheimer's Disease Analysis Model、ADAM)は、アルツハイマー病(AD)の理解と分類を強化するために、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エージェント推論大言語モデル(LLM)フレームワークである。 エージェントシステムをLCMで活用することにより、ADAMは多様なデータソースからの洞察を生成し、文献駆動の証拠で結果を文脈化する。 XGBoostとの比較評価では, 平均F1スコアが有意に向上し, ADAMのばらつきが著しく減少し, その堅牢性と一貫性, 特にヒトの生物学的データの利用が顕著であった。 現在、2つのデータモダリティを持つ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周辺バイオマーカーのような追加のデータタイプを導入し、病気の進行を予測するよう拡張することを目的としている。

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