論文の概要: Guideline2Graph: Profile-Aware Multimodal Parsing for Executable Clinical Decision Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02477v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 19:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.182373
• Title: Guideline2Graph: Profile-Aware Multimodal Parsing for Executable Clinical Decision Graphs
• Title（参考訳）: Guideline2Graph: Executable Clinical Decision Graphsのためのプロファイル対応マルチモーダルパーシング
• Authors: Onur Selim Kilic, Yeti Z. Gurbuz, Cem O. Yaldiz, Afra Nawar, Etrit Haxholli, Ogul Can, Eli Waxman,
• Abstract要約: 完全ガイドラインの証拠を実行可能な臨床判定グラフに変換する分解第一パイプラインを提案する。 我々は,一致する入力と基礎となるVLMバックボーンを併用した適応型前立腺ガイドリンベンチマークで評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.459382629188014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical practice guidelines are long, multimodal documents whose branching recommendations are difficult to convert into executable clinical decision support (CDS), and one-shot parsing often breaks cross-page continuity. Recent LLM/VLM extractors are mostly local or text-centric, under-specifying section interfaces and failing to consolidate cross-page control flow across full documents into one coherent decision graph. We present a decomposition-first pipeline that converts full-guideline evidence into an executable clinical decision graph through topology-aware chunking, interface-constrained chunk graph generation, and provenance-preserving global aggregation. Rather than relying on single-pass generation, the pipeline uses explicit entry/terminal interfaces and semantic deduplication to preserve cross-page continuity while keeping the induced control flow auditable and structurally consistent. We evaluate on an adjudicated prostate-guideline benchmark with matched inputs and the same underlying VLM backbone across compared methods. On the complete merged graph, our approach improves edge and triplet precision/recall from $19.6\%/16.1\%$ in existing models to $69.0\%/87.5\%$, while node recall rises from $78.1\%$ to $93.8\%$. These results support decomposition-first, auditable guideline-to-CDS conversion on this benchmark, while current evidence remains limited to one adjudicated prostate guideline and motivates broader multi-guideline validation.
• Abstract（参考訳）: 臨床実践ガイドラインは、分岐勧告を実行可能な臨床意思決定支援(CDS)に変換するのが困難で、ワンショット解析がページ間の連続性を損なうことが多い、長いマルチモーダル文書である。 最近のLCM/VLM抽出器は、主にローカルまたはテキスト中心の、特定されていないセクションインタフェースであり、全文書にわたるクロスページ制御フローを1つのコヒーレントな決定グラフに統合することができない。 本稿では,完全ガイドラインの証拠をトポロジ対応のチャンキング,インタフェース制約のあるチャンクグラフ生成,および大域的集約を通じて,実行可能な臨床決定グラフに変換する分解第一パイプラインを提案する。 パイプラインはシングルパス生成に頼るのではなく、明示的なエントリ/終端インターフェースとセマンティック重複を使用して、誘導制御フローを監査可能かつ構造的に一貫性を維持しながら、ページ間の連続性を維持する。 提案手法は,提案手法と一致する入力と,VLMバックボーンを併用した適応型前立腺ギデリンベンチマークを用いて評価する。 完全マージグラフでは、既存のモデルでは、エッジとトリプレットの精度/リコールが19.6\%/16.1\%から69.0\%/87.5\%に改善され、ノードリコールは78.1\%から93.8\%に増加した。 これらの結果は、このベンチマークで分解第一の監査可能なガイドライン-CDS変換をサポートし、現在の証拠は1つの適応された前立腺ガイドに限られており、より広範なマルチガイドの検証を動機付けている。

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