論文の概要: Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09500v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 13:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:07.166967
• Title: Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture
• Title（参考訳）: LLM支援臨床マニュアル作成のための決定論的統合ゲート--バイオメディカルインフォマティクスアーキテクチャー
• Authors: Yoojin Nam, Jinhoon Jeong, Namkug Kim,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、ますます臨床研究の原稿を起草する。 既存のツールは検証せずにテキストを生成し、自己批判は確実な製造を生み出す盲点を継承する。 生成と検証を組み合わせたアーキテクチャについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective. Large language models (LLMs) increasingly draft clinical research manuscripts, but their fluency can hide fabricated citations, numbers that drift from source tables, and unmet reporting-guideline items. Existing tools generate text without verifying it, and self-critique inherits the blind spots that produce confident fabrication. We describe an architecture that pairs generation with verification. Methods. The design rests on three principles: decompose the workflow into self-contained skills, gate every stage transition with halt-on-failure, and resolve each integrity question with the cheapest sufficient mechanism -- a deterministic, re-executable check where one suffices, and a prose-level probe only where interpretation is unavoidable. This determinism-where-possible split, organized as an integrity-gate taxonomy, is the core contribution. It is realized as MedSci Skills, an open-source toolkit of 43 skills coordinated by one orchestrator, whose deterministic tier comprises 21 standard-library detectors. We evaluate it on three reproducible public-dataset pipelines (STARD, PRISMA, STROBE) and a seeded-defect ablation. Results. Across the three pipelines every content-hash manifest verified clean and the gates surfaced real defects. On 27 identical injected defects the deterministic gates detected all 27 with no false positives on the matched clean fixtures, whereas a generic single-prompt LLM reviewer detected 11, its misses concentrated in generated-code, bibliography-internal, and style defects the prose does not expose. Conclusion. Determinism-where-possible verification yields an auditable, re-executable trail that exposes the evidence a human needs to check an LLM-assisted manuscript -- feasibility and reproducibility evidence, not a claim of human-competitive quality, which a separate blinded study addresses. MedSci Skills is MIT-licensed and archived (v3.8.0).
• Abstract（参考訳）: 目的。 大きな言語モデル (LLMs) は、ますます臨床研究の原稿を起草するが、その流布度は、製造された引用、ソーステーブルからドリフトする数字、そして未報告のガイドラインの項目を隠蔽することができる。 既存のツールは検証せずにテキストを生成し、自己批判は確実な製造を生み出す盲点を継承する。 生成と検証を組み合わせたアーキテクチャについて述べる。 メソッド。 ワークフローを自己完結したスキルに分解し、ステージの遷移を停止してゲートし、各完全性に関する質問を最も安価なメカニズムで解決する。 この決定論的な分割は、整合性のある分類として組織化され、中核的な貢献である。 MedSci Skillsは、あるオーケストレータによって調整された43のスキルのオープンソースツールキットであり、21の標準ライブラリー検出器からなる決定論的階層である。 再現性のある3つのパブリックデータセットパイプライン(STARD, PRISMA, STROBE)とシード欠陥アブレーションを用いて評価した。 結果。 3つのパイプライン全体で、すべてのコンテンツハッシュがクリーンであることが証明され、ゲートが本当の欠陥を表面化しました。 同一の27個の欠陥を注入すると、決定論的ゲートは一致したクリーニング器具に偽陽性のない27個すべてを検出し、ジェネリックシングルプロンプトLSMレビュアーは11個を検出し、そのミスは生成されたコード、書誌内部、スタイルの欠陥に集中した。 結論。 決定論(Determinism-where-possible)の検証は、人間がLCMの支援された原稿をチェックする必要がある証拠を暴露する、監査可能な再実行可能なパスをもたらす。 MedSci SkillsはMITライセンスでアーカイブされている(v3.8.0)。

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