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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06842v3
• Date: Fri, 01 Aug 2025 19:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.562128
• Title: Integrating Generative Artificial Intelligence in ADRD: A Roadmap 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ロードマップ
• Authors: Andrew G. Breithaupt, Michael Weiner, Alice Tang, Katherine L. Possin, Marina Sirota, James Lah, Allan I. Levey, Pascal Van Hentenryck, Reza Zandehshahvar, Marilu Luisa Gorno-Tempini, Joseph Giorgio, Jingshen Wang, Andreas M. Rauschecker, Howard J. Rosen, Rachel L. Nosheny, Bruce L. Miller, Pedro Pinheiro-Chagas,
• Abstract要約: 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において、神経学的ケアの需要が増大するのに苦慮している。 LLMに基づく生成AIシステムは,ADRDケアにおける専門レベルの評価と意思決定に大規模にアプローチするために臨床能力を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.903189530397318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Healthcare systems are struggling to meet the growing demand for neurological care, particularly in Alzheimer's disease and related dementias (ADRD). We propose that LLM-based generative AI systems can enhance clinician capabilities to approach specialist-level assessment and decision-making in ADRD care at scale. This article presents a comprehensive six-phase roadmap for responsible design and integration of such systems into ADRD care: (1) high-quality standardized data collection across modalities; (2) decision support; (3) clinical integration enhancing workflows; (4) rigorous validation and monitoring protocols; (5) continuous learning through clinical feedback; and (6) robust ethics and risk management frameworks. This human centered approach optimizes clinicians' capabilities in comprehensive data collection, interpretation of complex clinical information, and timely application of relevant medical knowledge while prioritizing patient safety, healthcare equity, and transparency. Though focused on ADRD, these principles offer broad applicability across medical specialties facing similar systemic challenges.
• 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。 LLMに基づく生成AIシステムは,ADRDケアにおける専門レベルの評価と意思決定に大規模にアプローチするために臨床能力を高めることができる。 本稿では,これらのシステムをADRDケアに責任ある設計・統合するための総合的な6段階のロードマップを提示する。(1)モダリティを越えた高品質な標準化データ収集,(2)意思決定支援,(3)臨床統合強化ワークフロー,(4)厳格な検証・監視プロトコル,(5)臨床フィードバックによる継続的学習,(6)堅牢な倫理・リスク管理フレームワーク。 この人間中心のアプローチは、包括的データ収集、複雑な臨床情報の解釈、患者の安全性、医療エクイティ、透明性を優先しながら関連する医療知識のタイムリーな適用において、臨床医の能力を最適化する。 ADRDに重点を置いているが、これらの原則は同様のシステム上の課題に直面した医療専門分野に幅広い適用性を提供する。

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