論文の概要: Foundation Models to Unlock Real-World Evidence from Nationwide Medical Claims

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02740v1
• Date: Mon, 04 May 2026 15:38:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.383996
• Title: Foundation Models to Unlock Real-World Evidence from Nationwide Medical Claims
• Title（参考訳）: 全国医療機関から実世界の証拠を解き放つための基礎モデル
• Abstract要約: 管理的クレームは、医療利用、支出、診断、処置、医薬品の詳細なコーディングの経時的記録を提供する。 2008年から2022年にかけてのMarketScanの医療イベント438億件について、ゼロからトレーニングした生成トランスフォーマーReClaimを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.726958598234592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Evidence derived from large-scale real-world data (RWD) is increasingly informing regulatory evaluation and healthcare decision-making. Administrative claims provide population-scale, longitudinal records of healthcare utilization, expenditure, and detailed coding of diagnoses, procedures, and medications, yet their potential as a substrate for healthcare foundation models remains largely unexplored. Here we present ReClaim, a generative transformer trained from scratch on 43.8 billion medical events from more than 200 million enrollees in the MarketScan claims data spanning 2008-2022. ReClaim models longitudinal trajectories across diagnoses, procedures, medications, and expenditure, and was scaled to 140 million, 700 million, and 1.7 billion parameters. Across over 1,000 disease-onset prediction tasks, ReClaim achieved a mean AUC of 75.6%, substantially outperforming disease-specific LightGBM (66.3%) and the transformer-based Delphi model (69.4%), with the largest gains for rare diseases. These advantages held across retrospective and prospective evaluations and in external validation on two independent datasets. Performance improved monotonically with scale, and post-training added 13.8 percentage points over pre-training alone. Beyond disease prediction, ReClaim captured financial outcomes and improved real-world evidence (RWE) analyses: for healthcare expenditure forecasting it increased explained variance from 0.28 to 0.37 relative to LightGBM, and in a target trial emulation it reduced systematic bias by 72% on average relative to Delphi. Together, these results establish administrative claims as a scalable substrate for healthcare foundation models and show that learned representations generalize across time periods and data sources, supporting disease surveillance, expenditure forecasting, and RWE generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模な実世界のデータ(RWD)から得られた証拠は、規制評価や医療の意思決定に益々影響を与えている。 行政上の主張は、医療利用、支出、診断、処置、医薬品の詳細なコーディングに関する人口規模、縦断的な記録を提供するが、医療基盤モデルの基盤としての可能性はほとんど解明されていない。 ReClaimは2008年から2022年までの2億人以上の学生の医療イベントをスクラッチからトレーニングした生成トランスフォーマーだ。 ReClaimは、診断、処置、医薬品、支出の縦方向の軌跡をモデル化し、1億4000万、7億、17億のパラメータにスケールした。 1000以上の疾患発症予測タスクで、ReClaimは平均75.6%のAUCを達成し、疾患特異的なLightGBM(66.3%)とトランスフォーマーベースのDelphiモデル(69.4%)を大きく上回った。 これらの利点は、ふりかえりと予測的な評価、および2つの独立したデータセットに対する外部の検証に当てはまる。 成績は単調に改善され、ポストトレーニングはプレトレーニングだけで13.8ポイント増加した。 医療費の予測では、LightGBMに対する説明的差異を0.28から0.37に増加させ、ターゲットエミュレーションでは、デルフィに対する平均的な系統的バイアスを72%削減した。 これらの結果は、医療基盤モデルのスケーラブルな基盤として管理的クレームを確立し、学習された表現が、期間やデータソースにわたって一般化し、疾病の監視、支出予測、RWE生成をサポートすることを示す。

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