論文の概要: EviDAG: Auditable Causal DAG Authoring with Biomedical Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21859v2
• Date: Mon, 27 Jul 2026 21:29:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-29 14:13:57.662251
• Title: EviDAG: Auditable Causal DAG Authoring with Biomedical Literature
• Title（参考訳）: EviDAG: バイオメディカルな文献を執筆するAuditable Causal DAG
• Abstract要約: EviDAGは,バイオメディカル文献から得られた聴覚的,エビデンスにリンクしたアーティファクトとして,因果DAGをオーサリングするためのブラウザベースのシステムである。 提案された各エッジには、信頼推定、証明、レビュー可能な理論的根拠が含まれる。 EviDAGは文献ベースのコホート上で高いエッジリコールを達成し、LSMのみのベースラインから欠落した証拠を確実に保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9274604824602584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Constructing causal directed acyclic graphs (DAGs) is a core step in biomedical causal analysis, yet it remains a largely manual process. Analysts must connect study variables to prior literature, evaluate uncertain causal claims, and preserve sufficient provenance for expert review. We present EviDAG, a browser-based system for authoring causal DAGs as auditable, evidence-linked artifacts from biomedical literature. Given free-text descriptions of study concepts, EviDAG creates a reproducible literature snapshot, uses an LLM-based reasoning module to generate structured pairwise causal judgments, links literature-supported judgments to verbatim evidence excerpts, and assembles the judgments into a constraint-checked graph. Each proposed edge includes confidence estimates, provenance, and a reviewable rationale. The interface supports study specification, progress monitoring, evidence review, graph comparison, adjustment-set computation, and export. In evaluations against both compact benchmark DAGs and reference DAGs derived from published literature, EviDAG achieves high edge recall on the literature-based cohort while retaining verifiable evidence trails absent from LLM-only baselines. EviDAG thus reduces the burden of causal DAG curation while making the resulting assumptions auditable, supporting the design, analysis, and interpretation of biomedical studies.
• Abstract（参考訳）: 因果指向非環状グラフ(DAG)の構築は、医学的因果解析における中核的なステップである。 研究者は、研究変数を事前の文献と結びつけ、不確実な因果的主張を評価し、専門家のレビューのために十分な証明を維持する必要がある。 EviDAGは,バイオメディカル文献から得られた聴覚的,エビデンスにリンクしたアーティファクトとして,因果DAGをオーサリングするためのブラウザベースのシステムである。 EviDAGは、研究概念を自由テキストで記述した上で、再現可能な文献スナップショットを作成し、LLMベースの推論モジュールを使用して、構造化されたペア因果判断を生成し、文学が支持する判断を口頭弁別的証拠の抜粋にリンクし、その判断を制約チェックされたグラフに組み立てる。 提案された各エッジには、信頼推定、証明、レビュー可能な理論的根拠が含まれる。 インターフェースは、研究仕様、進捗監視、エビデンスレビュー、グラフ比較、調整セット計算、エクスポートをサポートする。 論文から得られたコンパクトベンチマークDAGと参照DAGの両方に対する評価において、EviDAGはLLMのみのベースラインから欠落した検証済みの証拠を保ちながら、文献ベースのコホート上で高いエッジリコールを達成する。 EviDAGは因果DAG治療の負担を軽減し、その結果の仮定を監査可能とし、生体医学研究の設計、分析、解釈をサポートする。

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