論文の概要: LLM-Augmented Computational Phenotyping of Long Covid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18115v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 15:02:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.777928
• Title: LLM-Augmented Computational Phenotyping of Long Covid
• Title（参考訳）: LLMによるLong Covidの計算表現法
• Authors: Jing Wang, Jie Shen, Amar Sra, Qiaomin Xie, Jeremy C Weiss,
• Abstract要約: このフレームワークは13,511人のLong Covid参加者に基づいて、3つの異なる臨床表現型、Protected, Responder, Refractoryを同定する。 これらの表現型は、ピーク症状の重症度、ベースライン疾患の重荷、および経時的線量応答パターンにおいて顕著な分離を示す。 本研究は, 複雑な縦長データから表現型スクリーニングを行うための, 基本的, 統計的に基礎付けられたパイプラインに, 大規模言語モデルをどのように組み込むことができるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.253602770455927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phenotypic characterization is essential for understanding heterogeneity in chronic diseases and for guiding personalized interventions. Long COVID, a complex and persistent condition, yet its clinical subphenotypes remain poorly understood. In this work, we propose an LLM-augmented computational phenotyping framework ``Grace Cycle'' that iteratively integrates hypothesis generation, evidence extraction, and feature refinement to discover clinically meaningful subgroups from longitudinal patient data. The framework identifies three distinct clinical phenotypes, Protected, Responder, and Refractory, based on 13,511 Long Covid participants. These phenotypes exhibit pronounced separation in peak symptom severity, baseline disease burden, and longitudinal dose-response patterns, with strong statistical support across multiple independent dimensions. This study illustrates how large language models can be integrated into a principled, statistically grounded pipeline for phenotypic screening from complex longitudinal data. Note that the proposed framework is disease-agnostic and offers a general approach for discovering clinically interpretable subphenotypes.
• Abstract（参考訳）: フェノタイプの特徴は、慢性疾患の多様性を理解し、パーソナライズされた介入を導くために不可欠である。 長期の新型コロナウイルスは複雑で持続的な病態であるが、その臨床的サブフェノタイプはあまり理解されていない。 本研究では,長期的患者データから臨床的に有意なサブグループを発見するために,仮説生成,証拠抽出,特徴改善を反復的に統合したLCM拡張型計算表現型フレームワーク ‘Grace Cycle' を提案する。 このフレームワークは13,511人のLong Covid参加者に基づいて、3つの異なる臨床表現型、Protected, Responder, Refractoryを同定する。 これらの表現型は, ピーク症状の重症度, ベースライン疾患の重荷, 縦線量応答パターンの分離を顕著に示し, 多次元にわたって強い統計的支持を示した。 本研究は, 複雑な縦長データから表現型スクリーニングを行うための, 基本的, 統計的に基礎付けられたパイプラインに, 大規模言語モデルをどのように組み込むことができるかを示す。 提案する枠組みは病原性に依存しないものであり,臨床的に解釈可能なサブフェノタイプを発見するための一般的なアプローチを提供する。

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