論文の概要: Organ-Agents: Virtual Human Physiology Simulator via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14357v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 01:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.310958
• Title: Organ-Agents: Virtual Human Physiology Simulator via LLMs
• Title（参考訳）: 臓器エージェント:LLMを用いた仮想人体生理シミュレータ
• Authors: Rihao Chang, He Jiao, Weizhi Nie, Honglin Guo, Keliang Xie, Zhenhua Wu, Lina Zhao, Yunpeng Bai, Yongtao Ma, Lanjun Wang, Yuting Su, Xi Gao, Weijie Wang, Nicu Sebe, Bruno Lepri, Bingwei Sun,
• Abstract要約: オルガン-エージェント(Organ-Agents)は、LDM駆動のエージェントを介して人間の生理学をシミュレートする多エージェントフレームワークである。 症例は7,134例,コントロール7,895例で,9系統および125変数にわたる高分解能トラジェクトリを作成した。 臓器抗原は4,509人の保留患者に対して高いシミュレーション精度を達成し, システムごとのMSE0.16とSOFA系重症度層間の堅牢性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.40796430669158
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have enabled new possibilities in simulating complex physiological systems. We introduce Organ-Agents, a multi-agent framework that simulates human physiology via LLM-driven agents. Each Simulator models a specific system (e.g., cardiovascular, renal, immune). Training consists of supervised fine-tuning on system-specific time-series data, followed by reinforcement-guided coordination using dynamic reference selection and error correction. We curated data from 7,134 sepsis patients and 7,895 controls, generating high-resolution trajectories across 9 systems and 125 variables. Organ-Agents achieved high simulation accuracy on 4,509 held-out patients, with per-system MSEs <0.16 and robustness across SOFA-based severity strata. External validation on 22,689 ICU patients from two hospitals showed moderate degradation under distribution shifts with stable simulation. Organ-Agents faithfully reproduces critical multi-system events (e.g., hypotension, hyperlactatemia, hypoxemia) with coherent timing and phase progression. Evaluation by 15 critical care physicians confirmed realism and physiological plausibility (mean Likert ratings 3.9 and 3.7). Organ-Agents also enables counterfactual simulations under alternative sepsis treatment strategies, generating trajectories and APACHE II scores aligned with matched real-world patients. In downstream early warning tasks, classifiers trained on synthetic data showed minimal AUROC drops (<0.04), indicating preserved decision-relevant patterns. These results position Organ-Agents as a credible, interpretable, and generalizable digital twin for precision diagnosis, treatment simulation, and hypothesis testing in critical care.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、複雑な生理システムをシミュレートする新たな可能性を可能にしている。 LLMを駆動するエージェントを介して人間の生理学をシミュレートするマルチエージェントフレームワークであるOrgan-Agentsを紹介する。 各シミュレータは特定のシステム(例えば、心臓血管、腎、免疫)をモデル化する。 トレーニングは、システム固有の時系列データに基づく教師付き微調整と、動的参照選択とエラー訂正を用いた強化誘導調整で構成される。 症例は7,134例,コントロール7,895例で,9系統および125変数にわたる高分解能トラジェクトリを作成した。 臓器抗原は4,509例の保留患者に対して高いシミュレーション精度を達成し, システムごとのMSE<0.16とSOFA系重症度層間の堅牢性を示した。 2つの病院の22,689 ICU患者に対する外的妥当性は, 安定なシミュレーションによる分布変化により中等度に低下した。 臓器抗原は、コヒーレントなタイミングと位相進行で重要な多系統の事象(例えば、低血圧、高乳酸血症、低酸素血症)を忠実に再現する。 15人の専門医による評価では、現実主義と生理学的な妥当性が確認された(即ち、Likertは3.9と3.7である)。 オルガニスト・エージェントはまた、代替の敗血症治療戦略の下で、実際の患者と一致した軌跡とAPACHE IIスコアを生成することができる。 下流早期警戒課題では, 合成データに基づいて訓練した分類器は最小値 (0.04) を示し, 決定関連パターンの保存を示した。 これらの結果から,Organ-Agentsは信頼性,解釈性,一般化可能なデジタル双生児であり,重症度診断,治療シミュレーション,仮説検査に有用であると考えられた。

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