論文の概要: Combating Biomedical Misinformation through Multi-modal Claim Detection and Evidence-based Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13888v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 10:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.822801
• Title: Combating Biomedical Misinformation through Multi-modal Claim Detection and Evidence-based Verification
• Title（参考訳）: マルチモーダルクレーム検出とエビデンスに基づく検証によるバイオメディカル誤報
• Authors: Mariano Barone, Antonio Romano, Giuseppe Riccio, Marco Postiglione, Vincenzo Moscato,
• Abstract要約: CER(Combining Evidence and Reasoning)は、バイオメディカルな事実チェックのための新しいフレームワークである。 科学的エビデンス検索、大規模言語モデルによる推論、および教師付き正確性予測を統合している。 幻覚のリスクを効果的に軽減し、生成したアウトプットが検証可能なエビデンスベースの情報源で根拠付けられていることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.555285143713315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Misinformation in healthcare, from vaccine hesitancy to unproven treatments, poses risks to public health and trust in medical systems. While machine learning and natural language processing have advanced automated fact-checking, validating biomedical claims remains uniquely challenging due to complex terminology, the need for domain expertise, and the critical importance of grounding in scientific evidence. We introduce CER (Combining Evidence and Reasoning), a novel framework for biomedical fact-checking that integrates scientific evidence retrieval, reasoning via large language models, and supervised veracity prediction. By integrating the text-generation capabilities of large language models with advanced retrieval techniques for high-quality biomedical scientific evidence, CER effectively mitigates the risk of hallucinations, ensuring that generated outputs are grounded in verifiable, evidence-based sources. Evaluations on expert-annotated datasets (HealthFC, BioASQ-7b, SciFact) demonstrate state-of-the-art performance and promising cross-dataset generalization. Code and data are released for transparency and reproducibility: https://github.com/PRAISELab-PicusLab/CER
• Abstract（参考訳）: 医療における誤情報(ワクチンの根絶から未証明治療まで)は公衆衛生や医療システムへの信頼にリスクをもたらす。 機械学習と自然言語処理は、自動化された事実チェックが進んでいるが、複雑な用語、ドメインの専門知識の必要性、科学的証拠の根拠となる重要な重要性により、バイオメディカルクレームの検証は独特に難しいままである。 CER(Combining Evidence and Reasoning)は, 科学的証拠検索, 大規模言語モデルによる推論, 教師付き妥当性予測を統合した, バイオメディカルな事実チェックのための新しいフレームワークである。 大規模言語モデルのテキスト生成能力を高品質なバイオメディカルな科学的証拠の高度な検索技術と統合することにより、CERは幻覚のリスクを効果的に軽減し、生成した出力が検証可能な証拠ベースの情報源で裏付ける。 専門家注釈付きデータセット(HealthFC、BioASQ-7b、SciFact)の評価は、最先端の性能と有望なクロスデータセットの一般化を示す。 コードとデータは透明性と再現性のためにリリースされている。

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