論文の概要: MedSEBA: Synthesizing Evidence-Based Answers Grounded in Evolving Medical Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00414v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 08:43:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.221071
• Title: MedSEBA: Synthesizing Evidence-Based Answers Grounded in Evolving Medical Literature
• Title（参考訳）: MedSEBA:発展する医療文献を基盤としたエビデンスに基づく回答の合成
• Authors: Juraj Vladika, Florian Matthes,
• Abstract要約: 医学的質問に対するエビデンスベースの回答を合成する対話型AIシステムであるMedSEBAを紹介する。 答えはキーポイントと議論から成り、それぞれの研究に遡ることができる。 ユーザスタディでは,医療専門家や一般ユーザを対象に,システムの有用性と有用性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.37522195584869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the digital age, people often turn to the Internet in search of medical advice and recommendations. With the increasing volume of online content, it has become difficult to distinguish reliable sources from misleading information. Similarly, millions of medical studies are published every year, making it challenging for researchers to keep track of the latest scientific findings. These evolving studies can reach differing conclusions, which is not reflected in traditional search tools. To address these challenges, we introduce MedSEBA, an interactive AI-powered system for synthesizing evidence-based answers to medical questions. It utilizes the power of Large Language Models to generate coherent and expressive answers, but grounds them in trustworthy medical studies dynamically retrieved from the research database PubMed. The answers consist of key points and arguments, which can be traced back to respective studies. Notably, the platform also provides an overview of the extent to which the most relevant studies support or refute the given medical claim, and a visualization of how the research consensus evolved through time. Our user study revealed that medical experts and lay users find the system usable and helpful, and the provided answers trustworthy and informative. This makes the system well-suited for both everyday health questions and advanced research insights.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、人々は医療アドバイスやレコメンデーションを求めてインターネットに目を向けることが多い。 オンラインコンテンツの増加に伴い、信頼できる情報源と誤解を招く情報とを区別することは困難になっている。 同様に、何百万もの医学研究が毎年出版されており、研究者が最新の科学的発見を追跡することは困難である。 これらの進化した研究は、従来の検索ツールに反映されていない異なる結論に達することができる。 これらの課題に対処するために,医療質問に対するエビデンスベースの回答を合成する対話型AIシステムであるMedSEBAを紹介する。 大規模言語モデルの力を利用して、一貫性のある表現力のある回答を生成するが、研究データベースPubMedから動的に取得された信頼できる医学研究に基礎を置いている。 答えはキーポイントと議論から成り、それぞれの研究に遡ることができる。 特に、このプラットフォームは、最も関連する研究が与えられた医学的主張を支持したり、反証したりする範囲の概要や、研究のコンセンサスがどのように進化したかの可視化も提供する。 当社のユーザスタディでは,医療専門家と一般ユーザを対象に,システムの有用性と有用性を確認し,提供された回答が信頼性と情報的であることを明らかにした。 これにより、システムは日々の健康問題と高度な研究の洞察の両方に適している。

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