論文の概要: Composable Strategy Framework with Integrated Video-Text based Large Language Models for Heart Failure Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16548v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 12:06:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:13.646756
• Title: Composable Strategy Framework with Integrated Video-Text based Large Language Models for Heart Failure Assessment
• Title（参考訳）: 統合ビデオテキストに基づく大言語モデルを用いた心不全評価のための構成可能な戦略フレームワーク
• Authors: Jianzhou Chen, Xiumei Wang, Jinyang Sun, Xi Chen, Heyu Chu, Guo Song, Yuji Luo, Xingping Zhou, Rong Gu,
• Abstract要約: 心不全は世界中で大きな死因の1つである。 複雑さと多因子特性のため、かなりの未成熟なニーズが残っている。 心不全における評価と治療の最適化のための構成可能な戦略フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.229211518647409
• License:
• Abstract: Heart failure is one of the leading causes of death worldwide, with millons of deaths each year, according to data from the World Health Organization (WHO) and other public health agencies. While significant progress has been made in the field of heart failure, leading to improved survival rates and improvement of ejection fraction, there remains substantial unmet needs, due to the complexity and multifactorial characteristics. Therefore, we propose a composable strategy framework for assessment and treatment optimization in heart failure. This framework simulates the doctor-patient consultation process and leverages multi-modal algorithms to analyze a range of data, including video, physical examination, text results as well as medical history. By integrating these various data sources, our framework offers a more holistic evaluation and optimized treatment plan for patients. Our results demonstrate that this multi-modal approach outperforms single-modal artificial intelligence (AI) algorithms in terms of accuracy in heart failure (HF) prognosis prediction. Through this method, we can further evaluate the impact of various pathological indicators on HF prognosis,providing a more comprehensive evaluation.
• Abstract（参考訳）: 世界保健機関(WHO)や他の公衆衛生機関のデータによると、心臓不全は毎年数千人の死者を出した世界の主要な死因の1つである。 心不全の分野では大きな進歩が見られ、生存率の向上と放出率の向上につながったが、複雑さと多因子特性のため、かなりの未解決のニーズが残っている。 そこで本研究では,心不全における評価と治療の最適化のための構成可能な戦略フレームワークを提案する。 このフレームワークは、医師と患者の相談プロセスをシミュレートし、マルチモーダルアルゴリズムを活用して、ビデオ、身体検査、テキスト結果、および医療履歴など、さまざまなデータを分析する。 これらの様々なデータソースを統合することで、我々のフレームワークは患者に対してより総合的な評価と最適化された治療計画を提供する。 以上の結果から,このマルチモーダルアプローチは,心不全(HF)の予後予測において,単一モーダル人工知能(AI)アルゴリズムよりも優れていることが示された。 本手法により, 各種病理指標がHF予後に及ぼす影響をさらに評価し, より包括的評価が可能である。

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