論文の概要: Treatment Response Optimized Clinical Decision Support AI System via Digital Twin Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17405v1
- Date: Tue, 16 Jun 2026 01:39:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.199691
- Title: Treatment Response Optimized Clinical Decision Support AI System via Digital Twin Simulation
- Title（参考訳）: デジタル双極子シミュレーションによる治療応答最適化臨床意思決定支援AIシステム
- Authors: Xinyu Qin, Anil K. Sood, Ruiheng Yu, Sara Corvigno, Elaine Stur, Lu Wang,
- Abstract要約: 本稿では,治療効果(TE)推定と臨床効果の定量化を統合したオンライン適応フレームワーク,治療軌跡をシミュレートする患者用Digital Twin(DT),シーケンシャルな意思決定のための強化学習(RL)を提案する。
The Cancer Genome Atlas (TCGA) の合成臨床シミュレータと実世界の卵巣癌データセットを用いて,本フレームワークの有効性を検証した。
本手法は, シミュレーションと臨床の両方において, 標準的な計算基準に比べて, 治療を推奨する上で, 優れた効果と安定性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6593327311591115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Clinical decision support AI systems (CDSASs) must adapt to evolving patient conditions in real-time while adhering to strict safety constraints. We present an online adaptive framework that integrates Treatment Effect (TE) estimation to quantify clinical benefits, a patient Digital Twin (DT) to simulate treatment trajectories, and Reinforcement Learning (RL) for sequential decision-making. The AI system is initially trained on historical medical records and operates in a continuous learning loop. To ensure safety, a rule-based module monitors vital signs and blocks contraindicated treatments. Cases with strong internal model disagreement are flagged for clinician review, simulated in our experiments via a pre-trained outcome model. We validate our framework using both a synthetic clinical simulator and a real-world ovarian cancer dataset from The Cancer Genome Atlas (TCGA). In both simulated and clinical settings, our method demonstrated superior effectiveness and stability in recommending treatments compared to standard computational baselines. Furthermore, the AI system maintains low latency and requires expert consultation for only a minority of cases in our experimental validation, demonstrating its potential as a safe, clinician-supervised tool for personalized medicine that continuously improves through practical use.
- Abstract（参考訳）: 臨床意思決定支援AIシステム(CDSAS)は、厳格な安全性の制約に固執しつつ、リアルタイムで進行する患者の状況に適応する必要がある。
本稿では,治療効果(TE)推定と臨床効果の定量化を統合したオンライン適応フレームワーク,治療軌跡をシミュレートする患者用Digital Twin(DT),シーケンシャルな意思決定のための強化学習(RL)を提案する。
AIシステムは、当初、歴史的な医療記録に基づいてトレーニングされ、継続的な学習ループで運用されている。
安全を確保するために、ルールベースのモジュールは、バイタルサインを監視し、禁忌治療をブロックする。
内的モデル不一致が強い症例は, 臨床検査のために, 事前訓練の結果モデルを用いてシミュレートした。
The Cancer Genome Atlas (TCGA) の合成臨床シミュレータと実世界の卵巣癌データセットを用いて,本フレームワークの有効性を検証した。
本手法は, シミュレーションと臨床の両方において, 標準的な計算基準に比べて, 治療を推奨する上で, 優れた効果と安定性を示した。
さらに、AIシステムは低レイテンシを保ち、実験的な検証において少数のケースに対して専門家による相談を必要とする。
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