論文の概要: ReMedi: Reasoner for Medical Clinical Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01474v1
• Date: Sat, 02 May 2026 14:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.79117
• Title: ReMedi: Reasoner for Medical Clinical Prediction
• Title（参考訳）: ReMedi: Reasoner for Medical Clinical Prediction
• Authors: Yushi Cao, Yiming Chen, Hongchao Jiang, Hung-yi Lee, Robby T. Tan,
• Abstract要約: EHRによる臨床結果予測を改善するためのフレームワークであるReMediを提案する。 ReMediは、複雑な臨床問題に対する挑戦的なサンプル再生機構を用いて有理応答対を生成する。 複数のEHR予測タスクの実験では、F1スコアで最先端のベースラインを19.9%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.84466325266068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting future clinical outcomes from electronic health records (EHR) remains challenging due to the complexity and heterogeneity of patient data. LLMs have shown strong potential for such predictive tasks, yet existing approaches mainly focus on enhancing medical knowledge through distillation or RAG while relying on the model's internal ability to interpret contextual information. In this work, we present ReMedi (Reasoner for Medical Clinical Prediction), a framework for improving clinical outcome prediction from EHR. ReMedi generates rationale-answer pairs using a challenging sample regeneration mechanism for complex clinical questions, which leverages ground-truth answers as hints to enhance reasoning for further fine-tuning and preference tuning. ReMedi integrates ground-truth outcome guidance into the preference data construction loop, regenerating rationale-answer variants. By tuning on these rationale-answer pairs, the model improves its predictive performance. Experiments on multiple EHR prediction tasks demonstrate substantial gains of up to 19.9 percent over state-of-the-art baselines in terms of F1 score, underscoring ReMedi's effectiveness in real-world clinical prediction.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)による将来の臨床結果の予測は、患者のデータの複雑さと不均一性のため、依然として困難である。 LLMはそのような予測タスクに強い可能性を示してきたが、既存のアプローチは主に、文脈情報を解釈するモデルの内部能力に依存しながら、蒸留やRAGによる医療知識の向上に重点を置いている。 本稿では, EHRによる臨床結果予測を改善するためのフレームワークであるReMedi(Reasoner for Medical Clinical Prediction)を紹介する。 ReMediは、複雑な臨床問題に対する挑戦的なサンプル再生機構を使用して有理応答対を生成する。 ReMediは、地道的な結果ガイダンスを優先データ構築ループに統合し、合理的な答えの変種を再生する。 これらの有理応答対をチューニングすることにより、モデルは予測性能を向上させる。 複数のEHR予測タスクの実験では、F1スコアの点で最先端のベースラインよりも19.9%も大きく向上しており、ReMediの実際の臨床予測における効果を裏付けている。

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