論文の概要: From Analytics to Tumor Boards: An Evidence-Linked Multi-Agent Workflow for Oncology Feature Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28974v2
- Date: Wed, 02 Sep 2026 19:46:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 13:51:58.12486
- Title: From Analytics to Tumor Boards: An Evidence-Linked Multi-Agent Workflow for Oncology Feature Extraction
- Title（参考訳）: 分析から腫瘍ボードへ:オンコロジーの特徴抽出のためのエビデンスリンク型マルチエージェントワークフロー
- Abstract要約: 臨床的に関係のある腫瘍学情報は、異種、縦断的な文書に分散される。
OncoLensは、統合EHRからのマルチソース、オンコロジー対応ドキュメントの選択、集約、正規化を提供する。
NimbleMind Multi-Agent System (nMAS)は、オンコロジー情報抽出ワークフローであり、断片化されたオンコロジー文書から臨床的に関連する構造化されたフィールドを抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.52832312973969
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Clinically relevant oncology information is distributed across heterogeneous, longitudinal documentation, creating substantial abstraction burden and requiring accurate attribution across specimens, tumors, biomarkers, and time points, while manual cancer-registry abstraction can require 27.2 minutes per case, highlighting the need for scalable methods that preserve clinical context while converting documentation into structured data. We evaluate an oncology information-extraction workflow in which OncoLens supplies multi-source, oncology-aware document selection, aggregation, and normalization from integrated EHRs, while the NimbleMind Multi-Agent System (nMAS) is a configurable oncology information-extraction workflow that extracts clinically relevant structured fields from fragmented oncology documentation. The extraction task uses a clinician-informed schema of 328 attributes spanning report metadata, diagnosis, staging, and cancer-type-specific information. nMAS separates clinician-defined field specifications from model execution and combines complexity-aware extraction, report-level consolidation, and source-grounded validation. The retrospective evaluation included 230 de-identified oncology documents from 40 patients and 418 clinician-reviewed document-field pairs containing 1,126 non-empty reference values. Evaluation focused on fields identified by clinicians as present in the source documents rather than exhaustively annotating all 328 schema fields. nMAS achieved a rank-weighted value-level precision of 82.6%, recall of 87.5%, and F1 of 85.0%, compared with an F1 of 66.4% for an independently implemented UMA-style MiniMax M2.5 comparator. These findings support the feasibility of using a configurable, source-grounded extraction workflow to convert fragmented oncology documentation into reusable structured data.
- Abstract（参考訳）: 臨床的に関連のある腫瘍学情報は、異種、縦断的なドキュメントに分散し、実質的な抽象化の負担を発生させ、標本、腫瘍、バイオマーカー、タイムポイントに正確な属性を必要とする。
我々は、OncoLensが統合されたEHRからマルチソース、オンコロジー対応ドキュメントの選択、集約、正規化を提供するオンコロジー情報抽出ワークフローを評価する一方、NinmbleMind Multi-Agent System (nMAS)は、断片化されたオンコロジー文書から臨床的に関連する構造化されたフィールドを抽出する構成可能なオンコロジー情報抽出ワークフローである。
抽出タスクは、レポートメタデータ、診断、ステージング、がんタイプ固有の情報にまたがる328の属性のクリニックインフォームドスキーマを使用する。
nMASは、臨床が定義したフィールド仕様とモデル実行を分離し、複雑さを認識した抽出、レポートレベルの統合、およびソース基底検証を組み合わせる。
振り返り評価では,40例の未確認腫瘍学文書230件と,非空白基準値1,126例のクリニカルレビュードキュメンテーションフィールドペア418件を含む。
328のスキーマフィールドを徹底的に注釈付けするのではなく、ソースドキュメントにあるように、臨床医が特定したフィールドに焦点をあてた。
nMASは階級重み付き値レベルの精度82.6%、リコール87.5%、F185.0%を達成し、独立に実装されたUMAスタイルのミニマックスM2.5コンパレータではF166.4%を達成した。
これらの知見は、断片化オンコロジー文書を再利用可能な構造化データに変換するために、設定可能なソースグラウンド抽出ワークフローを使用することの実現性を支持する。
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