論文の概要: Case2Flow: Bridging Patient Cases and Guideline Flowcharts through Multimodal Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26414v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 21:27:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.177378
• Title: Case2Flow: Bridging Patient Cases and Guideline Flowcharts through Multimodal Retrieval
• Title（参考訳）: Case2Flow:マルチモーダル検索によるブリッジング症例とガイドラインフローチャート
• Abstract要約: Case2Flowは、患者に対して最も関連性の高いガイドラインフローチャートを取得するために設計されたタスクである。 FlowAtlasは、2,080の医療ガイドラインから抽出された202のフローチャートのキュレートコーパスである。 CRISPは、非形式的パッチを抑えることで遅延相互作用検索を鋭くする訓練不要スコアリング手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.99409194536337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medical guidelines encode rich, evidence-based decision logic, yet the specific decision artifact a clinician needs is hard to locate within a guideline, let alone across guidelines covering plausible diseases and treatments. While guideline passages have supported end-to-end question answering, flowcharts remain largely underused in decision support despite their ability to encode actionable clinical pathways. We therefore introduce Case2Flow, a task designed to retrieve the most relevant guideline flowchart for a given patient case from a collection of guideline documents. To support it, we construct FlowAtlas, a curated corpus of 202 flowcharts extracted from 2,080 medical guidelines, together with a pipeline that synthesises 1,911 aligned case-flowchart pairs. Our evaluation of multimodal retrieval methods reveals systematic failure modes, including overreliance on keywords and spurious token-patch matches induced by uninformative background regions in flowcharts. Motivated by this, we propose CRISP, a training-free scoring method that sharpens late-interaction retrieval by suppressing uninformative patches, discounting ambiguous token matches, and incorporating bidirectional query-image alignment. CRISP improves Recall@1 by up to 18.71 percentage points, while a blinded physician assessment on published case narratives provides preliminary feasibility evidence beyond synthetic queries.
• Abstract（参考訳）: 医療ガイドラインは、リッチでエビデンスに基づく意思決定ロジックをエンコードするが、臨床医が必要とする特定の決定事項はガイドラインの中で見つけることは困難である。 ガイドラインはエンドツーエンドの質問応答をサポートしているが、フローチャートは実行可能な臨床経路をエンコードする能力があるにもかかわらず、意思決定支援においてほとんど使われていない。 そこで,本研究では,患者に対して最も関連性の高いガイドラインフローチャートを,ガイドライン資料の収集から検索するタスクであるCase2Flowを紹介した。 そこで我々は,2,080の医療ガイドラインから抽出した202個のフローチャートのキュレートコーパスであるFlowAtlasと,1,911個のケース-フローチャートペアを合成するパイプラインを構築した。 マルチモーダル検索手法の評価では,フローチャート内の非形式的背景領域によって引き起こされるキーワードの過度な信頼度やスプリアストークン・パッチマッチングを含む,系統的な障害モードが明らかにされている。 CRISPは,非形式的パッチの抑制,曖昧なトークンマッチの縮小,双方向クエリ・イメージアライメントの導入により,遅延インタラクション検索を高速化する学習自由度スコアリング手法である。 CRISPは、Recall@1を最大18.71ポイント改善する一方、公表された事例に関する盲目の医師による評価は、合成クエリを超えて、予備的な実現可能性の証拠を提供する。

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