Fugu-MT 論文翻訳(概要): H-DDx: A Hierarchical Evaluation Framework for Differential Diagnosis

論文の概要: H-DDx: A Hierarchical Evaluation Framework for Differential Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03700v1
Date: Sat, 04 Oct 2025 06:42:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.203506
Title: H-DDx: A Hierarchical Evaluation Framework for Differential Diagnosis
Title（参考訳）: H-DDx: 鑑別診断のための階層的評価フレームワーク
Authors: Seungseop Lim, Gibaeg Kim, Hyunkyung Lee, Wooseok Han, Jean Seo, Jaehyo Yoo, Eunho Yang,
Abstract要約: 臨床関係をよりよく反映した階層的評価フレームワークであるH-DDxを紹介する。ベンチマーク22の先行モデルにおいて,従来の平坦な指標は臨床的に有意なアウトプットを見落とし,性能を過小評価することを示した。枠組みは階層的エラーパターンを明らかにすることで解釈可能性を高め,正確な診断を見逃しても,LLMがより広い臨床コンテキストを正しく識別できることが証明された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.11853966969629
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: An accurate differential diagnosis (DDx) is essential for patient care, shaping therapeutic decisions and influencing outcomes. Recently, Large Language Models (LLMs) have emerged as promising tools to support this process by generating a DDx list from patient narratives. However, existing evaluations of LLMs in this domain primarily rely on flat metrics, such as Top-k accuracy, which fail to distinguish between clinically relevant near-misses and diagnostically distant errors. To mitigate this limitation, we introduce H-DDx, a hierarchical evaluation framework that better reflects clinical relevance. H-DDx leverages a retrieval and reranking pipeline to map free-text diagnoses to ICD-10 codes and applies a hierarchical metric that credits predictions closely related to the ground-truth diagnosis. In benchmarking 22 leading models, we show that conventional flat metrics underestimate performance by overlooking clinically meaningful outputs, with our results highlighting the strengths of domain-specialized open-source models. Furthermore, our framework enhances interpretability by revealing hierarchical error patterns, demonstrating that LLMs often correctly identify the broader clinical context even when the precise diagnosis is missed.
Abstract（参考訳）: 正確な鑑別診断(DDx)は、患者のケア、治療決定の形成、結果への影響に不可欠である。近年,患者の物語からDDxリストを生成することで,このプロセスをサポートするための有望なツールとして,LLM(Large Language Models)が登場している。しかし、この領域におけるLCMの既存の評価は、主にTop-kの精度のような平らな指標に依存しており、臨床上関連する近距離ミスと診断上の遠距離誤差を区別することができない。この制限を緩和するために,臨床関係をよりよく反映した階層的評価フレームワークであるH-DDxを導入する。 H-DDxは、検索と再ランクパイプラインを利用して、フリーテキストの診断をICD-10コードにマッピングし、基底真実の診断と密接に関連する予測を信用する階層的な指標を適用している。従来のフラットな指標は,22の先行モデルのベンチマークにおいて,臨床的に有意なアウトプットを見極めることで,性能を過小評価することを示し,この結果から,ドメイン特化オープンソースモデルの強みを浮き彫りにしている。さらに,本フレームワークは階層的エラーパターンを明らかにすることで解釈可能性を高め,正確な診断が得られなくても,LLMがより広い臨床コンテキストを正しく識別できることが証明された。

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