論文の概要: Integrating Generative Artificial Intelligence in ADRD: A Framework for Streamlining Diagnosis and Care in Neurodegenerative Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06842v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 19:09:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:25.766289
• Title: Integrating Generative Artificial Intelligence in ADRD: A Framework for Streamlining Diagnosis and Care in Neurodegenerative Diseases
• Title（参考訳）: ADRDにおける生成人工知能の統合:神経変性疾患の診断とケアを合理化するためのフレームワーク
• Authors: Andrew G. Breithaupt, Alice Tang, Bruce L. Miller, Pedro Pinheiro-Chagas,
• Abstract要約: 臨床医の能力を高めることにより,大規模言語モデル (LLM) がより迅速な実践的応用を実現することを提案する。 我々は,LLMが患者と提供者の両方と効果的にコミュニケーションできる能力を活用する,責任あるAI統合のためのフレームワークを提案する。 このアプローチは、標準化された高品質のデータ収集を優先し、患者が遭遇するたびに学習するシステムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Healthcare systems are struggling to meet the growing demand for neurological care, with challenges particularly acute in Alzheimer's disease and related dementias (ADRD). While artificial intelligence research has often focused on identifying patterns beyond human perception, implementing such predictive capabilities remains challenging as clinicians cannot readily verify insights they cannot themselves detect. We propose that large language models (LLMs) offer more immediately practical applications by enhancing clinicians' capabilities in three critical areas: comprehensive data collection, interpretation of complex clinical information, and timely application of relevant medical knowledge. These challenges stem from limited time for proper diagnosis, growing data complexity, and an overwhelming volume of medical literature that exceeds any clinician's capacity to fully master. We present a framework for responsible AI integration that leverages LLMs' ability to communicate effectively with both patients and providers while maintaining human oversight. This approach prioritizes standardized, high-quality data collection to enable a system that learns from every patient encounter while incorporating the latest clinical evidence, continuously improving care delivery. We begin to address implementation challenges and initiate important discussions around ethical considerations and governance needs. While developed for ADRD, this roadmap provides principles for responsible AI integration across neurology and other medical specialties, with potential to improve diagnostic accuracy, reduce care disparities, and advance clinical knowledge through a learning healthcare system.
• Abstract（参考訳）: 医療システムは、特にアルツハイマー病と関連する認知症(ADRD)において、神経学的ケアの需要の増大に苦慮している。 人工知能の研究は、人間の知覚を超えたパターンの同定に重点を置いていることが多いが、そのような予測能力の実装は、臨床医が自分では検出できない洞察を容易に検証できないため、依然として困難である。 大規模言語モデル (LLM) は, 包括的データ収集, 複雑な臨床情報の解釈, 関連知識のタイムリーな適用という3つの重要な領域において, 臨床医の能力を高めることによって, より迅速な実践的応用を提供する。 これらの課題は、適切な診断のための限られた時間、データの複雑さの増大、そして臨床医が完全に習得する能力を超える膨大な量の医学文献に起因している。 我々は,人間の監視を維持しつつ,患者と提供者の両方と効果的にコミュニケーションするLLMの能力を活用する,責任あるAI統合のためのフレームワークを提案する。 このアプローチは、標準化された高品質のデータ収集を優先し、最新の臨床証拠を取り入れつつ、患者が遭遇するたびに学習するシステムを実現し、ケアデリバリーを継続的に改善する。 我々は、実装上の課題に対処し、倫理的考察とガバナンスのニーズに関する重要な議論を開始します。 ADRDのために開発されたこのロードマップは、神経学やその他の専門分野にわたるAI統合に責任を負う原則を提供し、診断精度を改善し、医療格差を減らし、学習医療システムを通じて臨床知識を進歩させる可能性がある。

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