論文の概要: An Explainable Diagnostic Framework for Neurodegenerative Dementias via Reinforcement-Optimized LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19954v1
• Date: Mon, 26 May 2025 13:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.454276
• Title: An Explainable Diagnostic Framework for Neurodegenerative Dementias via Reinforcement-Optimized LLM Reasoning
• Title（参考訳）: Reinforcement-Optimized LLM Reasoningによる神経変性性認知症の診断フレームワーク
• Authors: Andrew Zamai, Nathanael Fijalkow, Boris Mansencal, Laurent Simon, Eloi Navet, Pierrick Coupe,
• Abstract要約: 診断透明性を高めるために2つのコアコンポーネントを統合するフレームワークを提案する。 まず,3次元T1強調脳MRIをテキスト・ラジオグラフィー・レポートに変換するモジュールパイプラインを提案する。 第2に,現代大規模言語モデル(LLM)の可能性を探り,臨床医の鑑別診断を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5646349560044959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The differential diagnosis of neurodegenerative dementias is a challenging clinical task, mainly because of the overlap in symptom presentation and the similarity of patterns observed in structural neuroimaging. To improve diagnostic efficiency and accuracy, deep learning-based methods such as Convolutional Neural Networks and Vision Transformers have been proposed for the automatic classification of brain MRIs. However, despite their strong predictive performance, these models find limited clinical utility due to their opaque decision making. In this work, we propose a framework that integrates two core components to enhance diagnostic transparency. First, we introduce a modular pipeline for converting 3D T1-weighted brain MRIs into textual radiology reports. Second, we explore the potential of modern Large Language Models (LLMs) to assist clinicians in the differential diagnosis between Frontotemporal dementia subtypes, Alzheimer's disease, and normal aging based on the generated reports. To bridge the gap between predictive accuracy and explainability, we employ reinforcement learning to incentivize diagnostic reasoning in LLMs. Without requiring supervised reasoning traces or distillation from larger models, our approach enables the emergence of structured diagnostic rationales grounded in neuroimaging findings. Unlike post-hoc explainability methods that retrospectively justify model decisions, our framework generates diagnostic rationales as part of the inference process-producing causally grounded explanations that inform and guide the model's decision-making process. In doing so, our framework matches the diagnostic performance of existing deep learning methods while offering rationales that support its diagnostic conclusions.
• Abstract（参考訳）: 神経変性性認知症の鑑別診断は、主に症状提示の重複と、構造的ニューロイメージングで観察されるパターンの類似が原因で、難しい臨床課題である。 診断効率と精度を向上させるため、脳MRIの自動分類のために畳み込みニューラルネットワークや視覚変換器などのディープラーニングベースの手法が提案されている。 しかし、予測性能が強いにもかかわらず、これらのモデルは不透明な意思決定のために臨床効果が限られている。 本研究では,診断透明性を高めるために2つのコアコンポーネントを統合するフレームワークを提案する。 まず,3次元T1強調脳MRIをテキスト・ラジオグラフィー・レポートに変換するモジュールパイプラインを提案する。 第2に,前頭側頭型認知症サブタイプ,アルツハイマー病,正常老化の鑑別診断における臨床医を支援するため,現代大規模言語モデル(LLMs)の可能性を検討する。 予測精度と説明可能性のギャップを埋めるため,LLMにおける診断推論の動機付けに強化学習を用いる。 提案手法は, より大規模なモデルからの指示的推論トレースや蒸留を必要とせず, 神経画像所見に基づく構造的診断的根拠の出現を可能にする。 モデル決定を振り返りに正当化するポストホックな説明可能性メソッドとは異なり、我々のフレームワークは、モデル決定プロセスに通知し、ガイドする因果的根拠を持つ推論プロセスの一部として、診断的合理性を生成する。 そこで本手法は,既存のディープラーニング手法の診断性能と一致し,その診断結果を支持する合理性を提供する。

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