論文の概要: OpenLens AI: Fully Autonomous Research Agent for Health Infomatics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14778v2
• Date: Tue, 23 Sep 2025 01:37:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 11:50:03.904689
• Title: OpenLens AI: Fully Autonomous Research Agent for Health Infomatics
• Title（参考訳）: OpenLens AI:健康情報学のための完全な自律的研究エージェント
• Authors: Yuxiao Cheng, Jinli Suo,
• Abstract要約: OpenLens AIは、健康情報学に適した完全に自動化されたフレームワークである。 文献レビュー、データ分析、コード生成、原稿作成のための特殊エージェントを統合している。 このフレームワークは研究パイプライン全体を自動化し、出版可能な原稿を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.16210485266852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Health informatics research is characterized by diverse data modalities, rapid knowledge expansion, and the need to integrate insights across biomedical science, data analytics, and clinical practice. These characteristics make it particularly well-suited for agent-based approaches that can automate knowledge exploration, manage complex workflows, and generate clinically meaningful outputs. Recent progress in large language model (LLM)-based agents has demonstrated promising capabilities in literature synthesis, data analysis, and even end-to-end research execution. However, existing systems remain limited for health informatics because they lack mechanisms to interpret medical visualizations and often overlook domain-specific quality requirements. To address these gaps, we introduce OpenLens AI, a fully automated framework tailored to health informatics. OpenLens AI integrates specialized agents for literature review, data analysis, code generation, and manuscript preparation, enhanced by vision-language feedback for medical visualization and quality control for reproducibility. The framework automates the entire research pipeline, producing publication-ready LaTeX manuscripts with transparent and traceable workflows, thereby offering a domain-adapted solution for advancing health informatics research.
• Abstract（参考訳）: 健康情報学の研究は、多様なデータモダリティ、迅速な知識の拡大、バイオメディカルサイエンス、データ分析、臨床実践の洞察を統合する必要性によって特徴づけられる。 これらの特徴は、知識探索を自動化し、複雑なワークフローを管理し、臨床的に有意義なアウトプットを生成するエージェントベースのアプローチに特に適している。 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントの最近の進歩は、文献合成、データ分析、さらにはエンドツーエンドの研究実行において有望な能力を示している。 しかし、医学的な視覚化のメカニズムが欠如しており、しばしばドメイン固有の品質要件を見落としているため、既存のシステムは医療情報学に限られている。 これらのギャップに対処するために、健康情報に合わせた完全に自動化されたフレームワークであるOpenLens AIを紹介します。 OpenLens AIは、文献レビュー、データ分析、コード生成、原稿作成のための特殊エージェントを統合し、医療可視化のための視覚言語フィードバックと再現性のための品質管理によって強化される。 このフレームワークは研究パイプライン全体を自動化し、出版可能なLaTeX原稿を透明でトレース可能なワークフローで作成する。

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