論文の概要: AgenticAD: A Specialized Multiagent System Framework for Holistic Alzheimer Disease Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08578v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 17:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.054465
• Title: AgenticAD: A Specialized Multiagent System Framework for Holistic Alzheimer Disease Management
• Title（参考訳）: AgenticAD: ホリスティックアルツハイマー病管理のための特殊マルチエージェントシステムフレームワーク
• Authors: Adib Bazgir, Amir Habibdoust, Xing Song, Yuwen Zhang,
• Abstract要約: アルツハイマー病(AD)は、複雑で多面的な課題を患者、介護者、医療システムに提示する。 現在のアプリケーションはサイロ化され、診断や介護者支援のような病気の特異な側面をシステム統合なしで解決する。 本稿では,総合アルツハイマー病管理のための包括的多エージェントシステムのための新しい方法論的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.062951330356307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) presents a complex, multifaceted challenge to patients, caregivers, and the healthcare system, necessitating integrated and dynamic support solutions. While artificial intelligence (AI) offers promising avenues for intervention, current applications are often siloed, addressing singular aspects of the disease such as diagnostics or caregiver support without systemic integration. This paper proposes a novel methodological framework for a comprehensive, multi-agent system (MAS) designed for holistic Alzheimer's disease management. The objective is to detail the architecture of a collaborative ecosystem of specialized AI agents, each engineered to address a distinct challenge in the AD care continuum, from caregiver support and multimodal data analysis to automated research and clinical data interpretation. The proposed framework is composed of eight specialized, interoperable agents. These agents are categorized by function: (1) Caregiver and Patient Support, (2) Data Analysis and Research, and (3) Advanced Multimodal Workflows. The methodology details the technical architecture of each agent, leveraging a suite of advanced technologies including large language models (LLMs) such as GPT-4o and Gemini, multi-agent orchestration frameworks, Retrieval-Augmented Generation (RAG) for evidence-grounded responses, and specialized tools for web scraping, multimodal data processing, and in-memory database querying. This paper presents a detailed architectural blueprint for an integrated AI ecosystem for AD care. By moving beyond single-purpose tools to a collaborative, multi-agent paradigm, this framework establishes a foundation for developing more adaptive, personalized, and proactive solutions. This methodological approach aims to pave the way for future systems capable of synthesizing diverse data streams to improve patient outcomes and reduce caregiver burden.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)は、統合的および動的サポートソリューションを必要とする患者、介護者、医療システムに複雑で多面的な課題をもたらす。 人工知能(AI)は介入のための有望な道を提供するが、現在の応用はしばしばサイロ化され、システム統合のない診断や介護者支援のような病気の特異な側面に対処する。 本稿では,アルツハイマー病の包括的多エージェントシステム(MAS)のための新しい方法論の枠組みを提案する。 目的は、介護支援やマルチモーダルデータ分析から、自動研究や臨床データ解釈に至るまで、それぞれがADケアの継続性における明確な課題に対処するために設計された、専門的なAIエージェントの協調エコシステムのアーキテクチャを詳述することである。 提案するフレームワークは、8つの専門的で相互運用可能なエージェントで構成されている。 これらのエージェントは,(1)介護と患者支援,(2)データ分析と研究,(3)高度なマルチモーダルワークフローなどによって分類される。 GPT-4oやGeminiといった大規模言語モデル(LLM)、マルチエージェントオーケストレーションフレームワーク、エビデンスグラウンドで応答するRetrieval-Augmented Generation(RAG)、Webスクレイピング、マルチモーダルデータ処理、インメモリデータベースクエリなどの特殊なツールなど、各エージェントの技術的なアーキテクチャについて詳述している。 本稿では,ADケアのための統合型AIエコシステムのアーキテクチャ図について述べる。 単一目的のツールを超えて、協調的でマルチエージェントなパラダイムに移行することで、このフレームワークはより適応的でパーソナライズされ、プロアクティブなソリューションを開発するための基盤を確立します。 本手法は,多様なデータストリームを合成し,患者の成果を向上し,介護者の負担を軽減する,将来のシステムへの道を開くことを目的としている。

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