論文の概要: The Lyme Disease Controversy: An AI-Driven Discourse Analysis of a Quarter Century of Academic Debate and Divides

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08777v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 01:28:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 05:34:57.947695
• Title: The Lyme Disease Controversy: An AI-Driven Discourse Analysis of a Quarter Century of Academic Debate and Divides
• Title（参考訳）: ライム病論争: 学術討論とディバイドの4世紀のAI駆動談話分析
• Authors: Teo Susnjak, Cole Palffy, Tatiana Zimina, Nazgul Altynbekova, Kunal Garg, Leona Gilbert,
• Abstract要約: 慢性ライム病 (CLD) とPTLDS (Post-Treatment Lyme Disease Syndrome) を取り巻く科学的議論は、過去25年間に発展してきた。 本研究は,革新的なハイブリッドAI駆動手法を用いて,この言論を大規模かつ体系的に検討した最初の事例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3359321655273804
• License:
• Abstract: The scientific discourse surrounding Chronic Lyme Disease (CLD) and Post-Treatment Lyme Disease Syndrome (PTLDS) has evolved over the past twenty-five years into a complex and polarised debate, shaped by shifting research priorities, institutional influences, and competing explanatory models. This study presents the first large-scale, systematic examination of this discourse using an innovative hybrid AI-driven methodology, combining large language models with structured human validation to analyse thousands of scholarly abstracts spanning 25 years. By integrating Large Language Models (LLMs) with expert oversight, we developed a quantitative framework for tracking epistemic shifts in contested medical fields, with applications to other content analysis domains. Our analysis revealed a progressive transition from infection-based models of Lyme disease to immune-mediated explanations for persistent symptoms. This study offers new empirical insights into the structural and epistemic forces shaping Lyme disease research, providing a scalable and replicable methodology for analysing discourse, while underscoring the value of AI-assisted methodologies in social science and medical research.
• Abstract（参考訳）: 慢性ライム病(CLD)とPTLDS(Post-Treatment Lyme Disease Syndrome)を取り巻く科学的談話は、過去25年間で複雑で偏極的な議論へと発展し、研究の優先順位、制度的影響、競合する説明モデルによって形作られた。 本研究では,25年間にわたる何千もの学術的抽象化を分析するために,大規模言語モデルと構造化された人間の検証を組み合わせた,革新的なハイブリッドAI駆動手法を用いて,この談話の大規模かつ体系的な検討を行った。 LLM(Large Language Models)を専門家の監視と統合することにより、競合する医療分野における疫学シフトを追跡するための定量的フレームワークを開発し、他のコンテンツ分析領域にも適用した。 解析の結果,Lyme病の感染モデルから免疫学的診断への移行がみられた。 この研究は、Lyme病研究を形作る構造的およびてんかんの力に関する新たな経験的洞察を提供し、社会科学と医学研究におけるAI支援手法の価値を強調しながら、談話を分析するスケーラブルで再現性の高い方法論を提供する。

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