論文の概要: Prospective multi-pathogen disease forecasting using autonomous LLM-guided tree search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16238v1
• Date: Fri, 15 May 2026 17:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.397747
• Title: Prospective multi-pathogen disease forecasting using autonomous LLM-guided tree search
• Title（参考訳）: 自律型LLM誘導木探索による多病原性予知
• Abstract要約: 本稿では,実行可能な予測ソフトウェアを反復的に生成し,評価し,最適化する自律システムを提案する。 このシステムは、インフルエンザ、COVID-19、呼吸性シンチタールウイルス(RSV)の方法論的多様性を自律的に発見する。 CDC(Centers for Disease Control and Prevention, 疾病予防センター)のハブがアンサンブルをアンサンブルしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1770088624284547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Probabilistic forecasting of infectious diseases is crucial for public health but relies on labor-intensive manual model curation by expert modeling teams. This bespoke development bottlenecks scalability to granular geographic resolutions or emerging pathogens. Here, we present an autonomous system using Large Language Model (LLM)-guided tree search to iteratively generate, evaluate, and optimize executable forecasting software. In a fully prospective, real-time evaluation during the 2025-2026 US respiratory season, the system autonomously discovered methodologically diverse models for influenza, COVID-19, and respiratory syncytial virus (RSV). Aggregating these machine-generated models yielded an ensemble that consistently matched or outperformed the gold-standard, human-curated Centers for Disease Control and Prevention (CDC) hub ensembles out-of-sample. The system successfully navigated data-scarce "cold start" scenarios for RSV. Moreover, controlled retrospective ablations revealed that optimizing log-scale distance metrics prevents reward hacking, while an automated judge-in-the-loop ensures structural fidelity to complex scientific theories. By autonomously translating epidemiological theory into accurate, transparent code, this framework overcomes the modeling labor bottleneck, enabling rapid deployment of expert-level disease forecasting at unprecedented scales.
• Abstract（参考訳）: 感染症の確率的予測は公衆衛生上重要であるが、専門家モデリングチームによる労働集約型手作業モデルキュレーションに依存している。 この開発は、粒度の地理的解像度や新しい病原体へのスケーラビリティのボトルネックを引き起こす。 本稿では,Large Language Model (LLM) 誘導木探索を用いて,実行可能な予測ソフトウェアを反復的に生成し,評価し,最適化する自律システムを提案する。 2025-2026年の米国呼吸器シーズンの完全なリアルタイム評価において、このシステムは、インフルエンザ、COVID-19、呼吸性交感神経ウイルス(RSV)の方法論的に多様なモデルを自律的に発見した。 これらの機械が生成したモデルを集約すると、アンサンブルはゴールドスタンダードのヒト培養された疾病予防センター(CDC)ハブのアンサンブルと一貫して一致または性能を向上した。 システムはRSVの「コールドスタート」シナリオをうまくナビゲートした。 さらに,ログスケール距離の計測値の最適化は報奨ハッキングを防止し,ループ内の自動判定は複雑な科学的理論に対する構造的忠実性を保証する。 このフレームワークは、疫学理論を正確で透明なコードに自律的に翻訳することで、モデリング労働のボトルネックを克服し、前例のない規模で専門家レベルの病気予測を迅速に展開することを可能にする。

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