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
• 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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