論文の概要: HARBOR: Holistic Adaptive Risk assessment model for BehaviORal healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18829v2
• Date: Sun, 28 Dec 2025 20:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 13:10:31.503388
• Title: HARBOR: Holistic Adaptive Risk assessment model for BehaviORal healthcare
• Title（参考訳）: HARBOR:行動医療のための全体的適応的リスク評価モデル
• Authors: Aditya Siddhant,
• Abstract要約: 本稿では,個別の気分とリスクスコアを予測するための行動型健康意識言語モデルであるHARBORを紹介する。 PEARLは,3症例の4年間の月次観察を対象とする縦断的行動医療データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.268975608471992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Behavioral healthcare risk assessment remains a challenging problem due to the highly multimodal nature of patient data and the temporal dynamics of mood and affective disorders. While large language models (LLMs) have demonstrated strong reasoning capabilities, their effectiveness in structured clinical risk scoring remains unclear. In this work, we introduce HARBOR, a behavioral health aware language model designed to predict a discrete mood and risk score, termed the Harbor Risk Score (HRS), on an integer scale from -3 (severe depression) to +3 (mania). We also release PEARL, a longitudinal behavioral healthcare dataset spanning four years of monthly observations from three patients, containing physiological, behavioral, and self reported mental health signals. We benchmark traditional machine learning models, proprietary LLMs, and HARBOR across multiple evaluation settings and ablations. Our results show that HARBOR outperforms classical baselines and off the shelf LLMs, achieving 69 percent accuracy compared to 54 percent for logistic regression and 29 percent for the strongest proprietary LLM baseline.
• Abstract（参考訳）: 行動医療リスク評価は、患者のデータの多様性や、気分や情緒障害の時間的ダイナミクスにより、依然として困難な問題である。 大規模言語モデル (LLMs) は強い推論能力を示したが, 構造化された臨床リスクスコアにおける有効性は明らかになっていない。 本研究では,個別のムードとリスクスコアを予測するための行動型健康意識言語モデルであるHARBORを紹介し,Herbor Risk Score (HRS) を3から3(マニア)までの整数スケールで導入する。 PEARLは、生理的、行動学的、自己報告されたメンタルヘルス信号を含む、3人の患者から4年間の月次観察を対象とする、縦断的行動保健データセットである。 従来の機械学習モデル、プロプライエタリなLLM、HARBORを複数の評価設定と改善でベンチマークする。 以上の結果から, HARBORは古典的ベースラインや棚外LLMよりも優れており, ロジスティック回帰では54%, プロプライエタリなLLMベースラインでは29%, 精度は69%であった。

関連論文リスト

• Predicting first-episode homelessness among US Veterans using longitudinal EHR data: time-varying models and social risk factors [4.832969778918575]
  276,403人の獣医師のデータを分析し、2017年3～12カ月後に発生した最初期のホームレスを予測した。 縦型モデルに社会的要因と行動的要因を取り入れたことにより,曲線下(PR-AUC)の精度が15～30%向上した。 これらの結果から,縦断的かつ社会的にインフォームドされたEHRモデリングは,ホームレスのリスクを行動可能な層に集中させ,リスクの高いベテランに対する標的的・データインフォームド予防戦略を可能にすることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T19:46:46Z)
• Affective-ROPTester: Capability and Bias Analysis of LLMs in Predicting Retinopathy of Prematurity [34.80765908439636]
  未熟児の網膜症(ROP)を予測できる言語モデルの能力は、まだ明らかにされていない。 我々は,低,中,高リスクラベルを付加した993の入場記録を含む,CROPと呼ばれる新しい中国のベンチマークデータセットを導入する。 本稿では,3つのプロンプト戦略を組み込んだ自動評価フレームワークAffective-ROPTesterを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T09:36:14Z)
• Adaptable Cardiovascular Disease Risk Prediction from Heterogeneous Data using Large Language Models [70.64969663547703]
  AdaCVDは、英国バイオバンクから50万人以上の参加者を対象に、大規模な言語モデルに基づいて構築された適応可能なCVDリスク予測フレームワークである。 包括的かつ可変的な患者情報を柔軟に取り込み、構造化データと非構造化テキストの両方をシームレスに統合し、最小限の追加データを使用して新規患者の集団に迅速に適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T14:42:02Z)
• Machine Learning Solutions Integrated in an IoT Healthcare Platform for Heart Failure Risk Stratification [0.16863755729554883]
  慢性心不全(HF)の管理は、現代医療において重要な課題である。 本稿では,HFリスクのある患者を識別するための機械学習(ML)技術に基づく予測モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T14:07:05Z)
• Evaluating Spoken Language as a Biomarker for Automated Screening of Cognitive Impairment [37.40606157690235]
  言語と言語の変化は、アルツハイマー病と関連する認知症を早期に予測できる。 音声言語からのADRDスクリーニングと重度予測のための機械学習手法の評価を行った。 リスク階層化と言語的特徴重要度分析は、予測の解釈可能性と臨床的有用性を高めた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T20:17:17Z)
• LlaMADRS: Prompting Large Language Models for Interview-Based Depression Assessment [75.44934940580112]
  LlaMADRSは、オープンソースのLarge Language Models(LLM)を利用して、うつ病の重症度評価を自動化する新しいフレームワークである。 本研究は,クリニカルインタヴューの解釈・スコアリングにおけるモデル指導のために,慎重に設計された手がかりを用いたゼロショットプロンプト戦略を用いている。 実世界における236件のインタビューを対象とし,臨床評価と強い相関性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T08:49:04Z)
• Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Prediction with Structured Longitudinal Electronic Health Record Data [7.815738943706123]
  大規模言語モデル(LLM)は、伝統的に自然言語処理に向いている。 本研究では, GPT-4 などの LLM の EHR データへの適応性について検討する。 EHRデータの長手性、スパース性、知識を注入した性質に対応するため、本研究は特定の特徴を考慮に入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T20:14:50Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
  患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。 本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T03:14:00Z)
• SANSformers: Self-Supervised Forecasting in Electronic Health Records with Attention-Free Models [48.07469930813923]
  本研究は,医療施設への患者訪問数を予測することにより,医療サービスの需要を予測することを目的とする。 SNSformerは、特定の帰納バイアスを設計し、EHRデータの特異な特徴を考慮に入れた、注意のない逐次モデルである。 本研究は, 各種患者集団を対象とした医療利用予測の修正における, 注意力のないモデルと自己指導型事前訓練の有望な可能性について考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T08:23:56Z)
• Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
  本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。 EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。 私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。