論文の概要: Beyond Correlation: Towards Causal Large Language Model Agents in Biomedicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16982v1
• Date: Thu, 22 May 2025 17:52:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.52799
• Title: Beyond Correlation: Towards Causal Large Language Model Agents in Biomedicine
• Title（参考訳）: 相関を超えて:バイオメディシンにおける因果大言語モデルエージェントを目指して
• Authors: Adib Bazgir, Amir Habibdoust Lafmajani, Yuwen Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、生医学において有望であるが、真の因果理解が欠如しており、代わりに相関に依存する。 本稿では、マルチモーダルデータ(テキスト、画像、ゲノムなど)を統合し、介入に基づく推論を行い、原因と効果を推測する因果的LLMエージェントを構想する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14700417433722487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) show promise in biomedicine but lack true causal understanding, relying instead on correlations. This paper envisions causal LLM agents that integrate multimodal data (text, images, genomics, etc.) and perform intervention-based reasoning to infer cause-and-effect. Addressing this requires overcoming key challenges: designing safe, controllable agentic frameworks; developing rigorous benchmarks for causal evaluation; integrating heterogeneous data sources; and synergistically combining LLMs with structured knowledge (KGs) and formal causal inference tools. Such agents could unlock transformative opportunities, including accelerating drug discovery through automated hypothesis generation and simulation, enabling personalized medicine through patient-specific causal models. This research agenda aims to foster interdisciplinary efforts, bridging causal concepts and foundation models to develop reliable AI partners for biomedical progress.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、生医学において有望であるが、真の因果理解が欠如しており、代わりに相関に依存する。 本稿では、マルチモーダルデータ(テキスト、画像、ゲノムなど)を統合し、介入に基づく推論を行い、原因と効果を推測する因果的LLMエージェントを構想する。 安全で制御可能なエージェントフレームワークの設計、因果評価のための厳密なベンチマークの開発、異種データソースの統合、LLMと構造化知識(KG)と形式因果推論ツールを相乗的に組み合わせること。 このようなエージェントは、自動仮説生成とシミュレーションによる薬物発見の促進、患者固有の因果モデルによるパーソナライズされた医療を可能にするなど、変革的な機会を解き放つことができる。 本研究課題は, 学際的努力の育成, 因果的概念のブリッジ, 基礎的モデルを用いて, バイオメディカル・プログレッシブのための信頼性の高いAIパートナーを開発することを目的とする。

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