論文の概要: Can LLMs Help Allocate Public Health Resources? A Case Study on Childhood Lead Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18239v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 00:54:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.714042
• Title: Can LLMs Help Allocate Public Health Resources? A Case Study on Childhood Lead Testing
• Title（参考訳）: LLMは公衆衛生資源のアロケートに有効か? : 小児鉛検査を事例として
• Authors: Mohamed Afane, Ying Wang, Juntao Chen,
• Abstract要約: プライオリティ・スコアは、未検査児の割合、血中鉛濃度の上昇、公衆衛生に関するパターンを統合している。 我々は,シカゴ,ニューヨーク,ワシントンD.C.の136地区における資源配分決定の最適化を支援するために,これらの割り当てタスクを活用している。 エージェント推論と深層研究能力を備えた大規模言語モデルが公衆衛生資源を効果的に配分できるかどうかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.53953934612787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public health agencies face critical challenges in identifying high-risk neighborhoods for childhood lead exposure with limited resources for outreach and intervention programs. To address this, we develop a Priority Score integrating untested children proportions, elevated blood lead prevalence, and public health coverage patterns to support optimized resource allocation decisions across 136 neighborhoods in Chicago, New York City, and Washington, D.C. We leverage these allocation tasks, which require integrating multiple vulnerability indicators and interpreting empirical evidence, to evaluate whether large language models (LLMs) with agentic reasoning and deep research capabilities can effectively allocate public health resources when presented with structured allocation scenarios. LLMs were tasked with distributing 1,000 test kits within each city based on neighborhood vulnerability indicators. Results reveal significant limitations: LLMs frequently overlooked neighborhoods with highest lead prevalence and largest proportions of untested children, such as West Englewood in Chicago, while allocating disproportionate resources to lower-priority areas like Hunts Point in New York City. Overall accuracy averaged 0.46, reaching a maximum of 0.66 with ChatGPT 5 Deep Research. Despite their marketed deep research capabilities, LLMs struggled with fundamental limitations in information retrieval and evidence-based reasoning, frequently citing outdated data and allowing non-empirical narratives about neighborhood conditions to override quantitative vulnerability indicators.
• Abstract（参考訳）: 公衆衛生機関は、小児の鉛曝露のリスクの高い地区を、アウトリーチや介入プログラムの限られた資源で特定する上で、重大な課題に直面している。 そこで我々は,シカゴ,ニューヨーク市,ワシントンD.C.の136地区における資源配分決定の最適化を支援するために,未検査児の割合,血中鉛濃度の上昇,公衆衛生に関するパターンを統合したプライオリティスコアを開発し,複数の脆弱性指標の統合と実証的証拠の解釈を必要とするこれらのアロケーションタスクを活用し,エージェント的推論による大規模言語モデル(LLM)が,構造化されたアロケーションシナリオで提示された場合,公衆衛生資源を効果的に割り当てることができるかどうかを評価する。 LLMは、近隣の脆弱性指標に基づいて、各都市に1000の試験キットを配布する任務を負った。 LLMはシカゴのウェスト・エングルウッド(英語版)など未試験の子供の割合が最大であり、またニューヨーク市のハンツポイント(英語版)のような低優先度地域(英語版)に不均等な資源を割り当てている。 全体の精度は平均0.46で、ChatGPT 5 Deep Researchで最大0.66に達した。 市場の深い研究能力にもかかわらず、LSMは情報検索と証拠に基づく推論の基本的な限界に悩まされ、時代遅れのデータを引き合いに出し、近隣の条件に関する経験的でない物語を定量的な脆弱性指標をオーバーライドさせることができた。

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