論文の概要: Will Large Language Models Transform Clinical Prediction?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18246v2
• Date: Thu, 06 Nov 2025 13:47:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 18:08:02.612232
• Title: Will Large Language Models Transform Clinical Prediction?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは臨床予測を変えるか?
• Authors: Yusuf Yildiz, Goran Nenadic, Meghna Jani, David A. Jenkins,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療への関心が高まっている。 本解説は,臨床予測モデル(CPM)を診断・予後タスクに応用するためのLSMの可能性を評価するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.239284099493876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Objective: Large language models (LLMs) are attracting increasing interest in healthcare. This commentary evaluates the potential of LLMs to improve clinical prediction models (CPMs) for diagnostic and prognostic tasks, with a focus on their ability to process longitudinal electronic health record (EHR) data. Findings: LLMs show promise in handling multimodal and longitudinal EHR data and can support multi-outcome predictions for diverse health conditions. However, methodological, validation, infrastructural, and regulatory chal- lenges remain. These include inadequate methods for time-to-event modelling, poor calibration of predictions, limited external validation, and bias affecting underrepresented groups. High infrastructure costs and the absence of clear regulatory frameworks further prevent adoption. Implications: Further work and interdisciplinary collaboration are needed to support equitable and effective integra- tion into the clinical prediction. Developing temporally aware, fair, and explainable models should be a priority focus for transforming clinical prediction workflow.
• Abstract（参考訳）: 目的: 大規模言語モデル(LLM)は、医療への関心が高まっている。 本コメンテータは,長期電子健康記録(EHR)データ処理能力に着目し,診断・予後タスクにおける臨床予測モデル(CPM)の改善に向けたLCMsの可能性を評価する。 発見: LLM は多モーダルおよび縦 EHR データの処理において有望であり,多様な健康状態に対するマルチアウトカム予測をサポートすることができる。 しかし、方法論的、検証的、インフラ的、規制的なチョールレンジは残っていない。 これらには、時間とイベントのモデリングの不十分な方法、予測のキャリブレーションの低さ、外部検証の制限、表現不足に影響を及ぼすバイアスが含まれる。 インフラコストの高騰と明確な規制フレームワークの欠如により、さらに採用が妨げられる。 意味: 臨床予測において, 公平かつ効果的なインテグレータ・オンをサポートするためには, さらなる作業と学際協力が必要である。 時間的に認識され、公正で、説明可能なモデルを開発することは、臨床予測ワークフローを変革する上で最優先すべきである。

関連論文リスト

• Beyond Traditional Diagnostics: Transforming Patient-Side Information into Predictive Insights with Knowledge Graphs and Prototypes [55.310195121276074]
  本稿では,病気を予測するための知識グラフ,プロトタイプ認識,解釈可能なフレームワークを提案する。 構造化された信頼された医療知識を統合された疾患知識グラフに統合し、臨床的に意味のある疾患のプロトタイプを構築し、予測精度を高めるために対照的な学習を利用する。 臨床的に有効な説明を提供し、患者の物語と密接に一致し、患者中心のヘルスケアデリバリーの実践的価値を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-09T05:37:54Z)
• CLARITY: Medical World Model for Guiding Treatment Decisions by Modeling Context-Aware Disease Trajectories in Latent Space [49.74032713886216]
  CLARITYは、構造化潜在空間内で直接疾患の進化を予測する医療世界モデルである。 時間間隔(時間的文脈)と患者固有のデータ(臨床的文脈)を明確に統合し、スムーズで解釈可能な軌跡として治療条件の進行をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-08T20:42:10Z)
• Training and Evaluation of Guideline-Based Medical Reasoning in LLMs [7.814266948607376]
  医学における早期予測のための機械学習は、最近、画期的なパフォーマンスを示している。 本研究の目的は,医学コンセンサスガイドラインに従って理学療法と予測過程を段階的に実施することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-03T14:39:02Z)
• Beyond Generative AI: World Models for Clinical Prediction, Counterfactuals, and Planning [2.800335887892072]
  世界モデルは、多段階のロールアウト、カウンターファクト評価、計画を可能にするために予測力学を学ぶ。 レビューされたシステムのほとんどはL1-L2を実現しており、L3とレアなL4計画/制御のインスタンスは少ない。 本総説では, 臨床的に堅牢な予測ファースト世界モデルの研究課題について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-20T13:11:45Z)
• Medical Reasoning in the Era of LLMs: A Systematic Review of Enhancement Techniques and Applications [59.721265428780946]
  医学における大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を実現しているが、体系的で透明で検証可能な推論を行う能力に重大なギャップが残っている。 本稿は、この新興分野に関する最初の体系的なレビューを提供する。 本稿では,学習時間戦略とテスト時間メカニズムに分類した推論強化手法の分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T14:41:31Z)
• Towards Interpretable Renal Health Decline Forecasting via Multi-LMM Collaborative Reasoning Framework [12.732588046754783]
  本稿では,eGFR予測のためのオープンソースのLMMの性能向上を目的とした協調的フレームワークを提案する。 視覚的知識伝達、帰納的推論、および予測精度と解釈可能性を高めるための短期記憶機構が組み込まれている。 我々の手法は、予測精度と臨床的に根拠付けられた解釈可能性を組み合わせた医療用AIシステムの構築に新たな光を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T08:11:06Z)
• Uncertainty-Driven Expert Control: Enhancing the Reliability of Medical Vision-Language Models [52.2001050216955]
  既存の方法は、モデル構造を調整したり、高品質なデータで微調整したり、好みの微調整によって、医療ビジョン言語モデル(MedVLM)の性能を向上させることを目的としている。 我々は,MedVLMと臨床専門知識の連携を図るために,Expert-Controlled-Free Guidance (Expert-CFG) という,ループ内のエキスパート・イン・ザ・ループフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-12T09:03:30Z)
• KERAP: A Knowledge-Enhanced Reasoning Approach for Accurate Zero-shot Diagnosis Prediction Using Multi-agent LLMs [39.47350988195002]
  大きな言語モデル(LLM)は、診断予測に言語能力と生物医学的知識を活用することを約束している。 我々は,知識グラフ(KG)を用いた多エージェントアーキテクチャによるLLMに基づく診断予測を改善する推論手法であるKERAPを提案する。 本フレームワークは, マッピング用リンクエージェント, 構造化知識抽出用検索エージェント, 診断予測を反復的に洗練する予測エージェントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T16:35:11Z)
• Hallucinations and Key Information Extraction in Medical Texts: A Comprehensive Assessment of Open-Source Large Language Models [3.1406146587437904]
  大規模言語モデル(LLM)は、このような要約の精度を自動化し改善する大きな可能性を示している。 放電報告から重要な事象を抽出するオープンソースLCMの有効性について検討する。 また,これらのモデルが生成した要約において,様々な種類の幻覚の出現率を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T00:39:12Z)
• Structured Outputs Enable General-Purpose LLMs to be Medical Experts [50.02627258858336]
  大規模言語モデル(LLM)は、しばしばオープンエンドの医学的問題に苦しむ。 本稿では,構造化医療推論を利用した新しいアプローチを提案する。 我々の手法は85.8のファクチュアリティスコアを達成し、微調整されたモデルを上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T05:24:55Z)
• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• The Role of Language Models in Modern Healthcare: A Comprehensive Review [2.048226951354646]
  医療における大規模言語モデル(LLM)の適用は注目されている。 本稿では,言語モデルの初期から現在までの軌跡を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T12:15:15Z)
• ClinicRealm: Re-evaluating Large Language Models with Conventional Machine Learning for Non-Generative Clinical Prediction Tasks [37.544994716002016]
  LLM(Large Language Models)は、医学においてますます普及している。 しかし, 臨床診断における有用性は未評価のままである。 本研究は,15のGPTスタイルのLCM,5つのBERTスタイルのモデル,11の従来手法をベンチマークすることによって,この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T06:09:10Z)
• Large language models in healthcare and medical domain: A review [4.456243157307507]
  大規模言語モデル(LLM)は、自由テキストクエリに対する熟練した応答を提供する。 このレビューでは、多様な医療応用の効率性と効果を増幅するLLMの可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T20:54:51Z)
• Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial Healthcare Assistant: A Review [16.008511195589925]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のレベルの言語理解と推論を模倣する有望な能力を示している。 本稿では,医学におけるLSMの応用と意義について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:51:36Z)
• Clairvoyance: A Pipeline Toolkit for Medical Time Series [95.22483029602921]
  時系列学習は、データ駆動の*クリニカルな意思決定支援のパンとバターである* Clairvoyanceは、ソフトウェアツールキットとして機能する、統合されたエンドツーエンドのオートMLフレンドリなパイプラインを提案する。 Clairvoyanceは、臨床時系列MLのための包括的で自動化可能なパイプラインの生存可能性を示す最初のものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T12:08:03Z)
• Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
  大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。 正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。 本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z)
• Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
  臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。