論文の概要: TRACE: Temporal Reasoning via Agentic Context Evolution for Streaming Electronic Health Records (EHRs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12833v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 11:39:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.934926
• Title: TRACE: Temporal Reasoning via Agentic Context Evolution for Streaming Electronic Health Records (EHRs)
• Title（参考訳）: TRACE:Electronic Health Records(EHRs)ストリーミングのためのエージェントコンテキスト進化による時間的推論
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、広範囲にわたる医学的知識を符号化するが、縦断的患者の軌跡に確実に適用することは困難である。 凍結LDMによる時間的臨床推論を可能にするフレームワークであるTRACEを紹介する。 MIMIC-IVによる縦断的臨床イベントストリームの評価
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2159153945746795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) encode extensive medical knowledge but struggle to apply it reliably to longitudinal patient trajectories, where evolving clinical states, irregular timing, and heterogeneous events degrade performance over time. Existing adaptation strategies rely on fine-tuning or retrieval-based augmentation, which introduce computational overhead, privacy constraints, or instability under long contexts. We introduce TRACE (Temporal Reasoning via Agentic Context Evolution), a framework that enables temporal clinical reasoning with frozen LLMs by explicitly structuring and maintaining context rather than extending context windows or updating parameters. TRACE operates over a dual-memory architecture consisting of a static Global Protocol encoding institutional clinical rules and a dynamic Individual Protocol tracking patient-specific state. Four agentic components, Router, Reasoner, Auditor, and Steward, coordinate over this structured memory to support temporal inference and state evolution. The framework maintains bounded inference cost via structured state compression and selectively audits safety-critical clinical decisions. Evaluated on longitudinal clinical event streams from MIMIC-IV, TRACE significantly improves next-event prediction accuracy, protocol adherence, and clinical safety over long-context and retrieval-augmented baselines, while producing interpretable and auditable reasoning traces.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲にわたる医療知識を符号化するが、長期の患者軌跡に確実に適用することは困難であり、臨床状態の進化、不規則なタイミング、不均一な出来事が経時的にパフォーマンスを低下させる。 既存の適応戦略は、長いコンテキスト下での計算オーバーヘッド、プライバシー制約、不安定性を導入する、微調整または検索ベースの拡張に依存している。 TRACE(Temporal Reasoning via Agentic Context Evolution)は、文脈ウィンドウの拡張やパラメータの更新ではなく、コンテキストを明示的に構造化・維持することにより、凍結LDMによる時間的臨床推論を可能にするフレームワークである。 TRACEは、制度的な臨床規則を符号化する静的グローバルプロトコルと、患者固有の状態を追跡する動的個別プロトコルからなるデュアルメモリアーキテクチャ上で動作する。 Router、Reasoner、Auditor、Sterwardの4つのエージェントコンポーネントは、時間的推論と状態進化をサポートするために、この構造化メモリを協調する。 このフレームワークは、構造化状態圧縮による境界推論コストを維持し、安全クリティカルな臨床的決定を選択的に監査する。 TRACEは,MIMIC-IVの経時的臨床イベントストリームを評価したところ,長期のコンテキストおよび検索強化ベースラインに対して,次の事象予測精度,プロトコルの付着度,臨床安全性を著しく向上し,解釈可能かつ聴覚可能な推論トレースを生成する。

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