論文の概要: Coding-Free and Privacy-Preserving Agentic Framework for Data-Driven Clinical Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12258v2
• Date: Tue, 21 Apr 2026 05:52:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 14:04:47.609152
• Title: Coding-Free and Privacy-Preserving Agentic Framework for Data-Driven Clinical Research
• Title（参考訳）: データ駆動臨床研究のためのコーディングフリー・プライバシ保護エージェントフレームワーク
• Authors: Taehun Kim, Hyeryun Park, Hyeonhoon Lee, Yushin Lee, Kyungsang Kim, Hyung-Chul Lee,
• Abstract要約: 臨床エージェントリサーチインテリジェンスシステム(CARIS)を開発した。 CARISは、研究計画、文献検索、コホート建設、機関レビューボード(IRB)ドキュメント、Vibe Machine Learning(ML)、レポート生成といったワークフローを自動化する。 臨床タスクが異なる3つの異種データセットを用いてCARISを評価し,4回のイテレーションで計画とIRB文書を完了し,Vibe MLをサポートし,報告を生成し,LCMによる評価では96%,人的評価では82%の完全性を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.939671899632412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical data-driven research requires clinical expertise, programming skills, access to patient data, and extensive documentation, creating barriers and slowing the pace for clinicians and external researchers. To address this, we developed the Clinical Agentic Research Intelligence System (CARIS) that automates the workflow: research planning, literature search, cohort construction, Institutional Review Board (IRB) documentation, Vibe Machine Learning (ML), and report generation, with human-in-the-loop refinement. CARIS integrates Large Language Models (LLMs) with modular tools through the Model Context Protocol (MCP), enabling natural language-driven research without coding while allowing users to access only outputs. We evaluated CARIS on three heterogeneous datasets with distinct clinical tasks, where it completed planning and IRB documentation within four iterations, supported Vibe ML, and generated reports, achieving 96% completeness in LLM-based evaluation and 82% in human evaluation. CARIS demonstrates potential to reduce documentation burden and technical barriers, accelerating data-driven clinical research across public and private data environments.
• Abstract（参考訳）: 臨床データ駆動研究には、臨床専門知識、プログラミングスキル、患者データへのアクセス、広範なドキュメント、障壁の作成、臨床医や外部研究者のペースの鈍化が必要である。 そこで我々は,研究計画,文献検索,コホート構築,機関レビュー委員会(IRB)ドキュメンテーション,バイブ機械学習(ML),レポート生成などのワークフローを自動化する臨床エージェントリサーチインテリジェンスシステム(CARIS)を開発した。 CARISは、Large Language Models (LLM) をモデルコンテキストプロトコル (MCP) を通じてモジュールツールと統合し、ユーザーが出力のみにアクセスできるようにすることなく、コーディングせずに自然言語による研究を可能にする。 臨床タスクが異なる3つの異種データセットを用いてCARISを評価し,4回のイテレーションで計画とIRBの文書化が完了し,Vibe MLがサポートされ,報告が生成され,LCMによる評価では96%,人的評価では82%の完全性を達成した。 CARISは、ドキュメントの負担と技術的な障壁を減らす可能性を示し、パブリックおよびプライベートなデータ環境におけるデータ駆動型臨床研究を加速する。

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