論文の概要: NSIDDx: A Design Framework for Neuro-Symbolic, Practitioner-First Differential Diagnosis in Low-Resource Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00256v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 18:58:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.016017
• Title: NSIDDx: A Design Framework for Neuro-Symbolic, Practitioner-First Differential Diagnosis in Low-Resource Settings
• Title（参考訳）: NSIDDx:低リソース環境下でのニューロ・シンボリック・プリンシパル・プリクティシパル診断のための設計フレームワーク
• Abstract要約: NSIDDx(Neuro-Symbolic Integrated Differential Diagnosis System)は,低リソース環境におけるDDxシステムは臨床医を積極的な推論剤として扱う必要がある,という設計枠組みである。 臨床医向けNLPの5つの設計原則を抽出し,大規模に評価するために必要な今後の研究を招待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based diagnostic systems achieve high semantic accuracy on benchmarks, but open-ended evaluation on clinically uncommon presentations reveals a systematic gap between headline accuracy and verifiable clinical reliability. We evaluate an LLM+rare-disease-RAG pipeline across two cohorts and show that the paradigm produces confident outputs that are frequently unverifiable and systematically resistant to clinician interrogation. We present NSIDDx (Neuro-Symbolic Integrated Differential Diagnosis System), a design framework arguing that DDx systems in low-resource settings must treat the clinician as an active reasoning agent. We instantiate this through a neuro-symbolic pipeline with ternary symptom encoding, contradiction detection, audit strings, and practitioner override - running offline on consumer hardware. We distill five design principles for clinician-in-the-loop clinical NLP and invite the prospective studies needed to validate the claim at scale.
• Abstract（参考訳）: LLMに基づく診断システムは、ベンチマーク上で高いセマンティック精度を達成するが、臨床的に稀なプレゼンテーションに対するオープンエンド評価により、見出し精度と臨床信頼性の体系的なギャップが明らかになる。 2つのコホートにまたがるLLM+rare-disease-RAGパイプラインの評価を行い、このパラダイムは、しばしば検証不能かつ系統的に臨床検診に耐性のある確実な出力を生成することを示す。 NSIDDx(Neuro-Symbolic Integrated Differential Diagnosis System)は,低リソース環境におけるDDxシステムは臨床医を積極的な推論剤として扱う必要がある,という設計枠組みである。 これを3つの症状エンコーディング、矛盾検出、監査文字列、実践者オーバーライドを備えたニューロシンボリックパイプラインを通じてインスタンス化し、コンシューマハードウェア上でオフラインで実行します。 臨床医向けNLPの5つの設計原則を抽出し,大規模に評価するために必要な今後の研究を招待する。

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