論文の概要: An auditable conditional-strategy framework for open-ended decision-making in complex lung cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29381v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 11:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.857581
• Title: An auditable conditional-strategy framework for open-ended decision-making in complex lung cancer
• Title（参考訳）: 複雑肺癌におけるオープンエンド意思決定のための聴覚的条件-ストラテジーの枠組み
• Abstract要約: MedGPT Clinical Explorer (MCE) は、臨床検査のための条件付き戦略に代替案、意思決定変更の未知、安全性の制約、フォールバックを編成する。 MCE支援戦略は、適応性パスウェイ達成スコア(APAS; 0-100)によって測定された、より応用可能な臨床要件を示す 検索基準とMCE支援条件で同じ知識ベースが利用できるため、追加のコンテンツは候補経路、決定クリティカル情報、安全制約に重点を置いていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.679606801920464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex lung cancer decisions can involve several defensible pathways whose eligibility, sequencing and safety depend on unresolved information. Effective support must make explicit how patient conditions govern pathway eligibility, deferral and redirection. MedGPT Clinical Explorer (MCE) organizes alternatives, decision-changing unknowns, safety constraints and fallback into a conditional strategy for clinician review. To evaluate this representation in physician-authored strategies, multidisciplinary experts established case-specific references for 40 cases within a purposive 100-case corpus, and 250 physicians from 98 institutions produced 2,250 strategies under unaided, retrieval-reference and MCE-assisted conditions. MCE-assisted strategies expressed more applicable clinical requirements, measured by the Admissible Pathway Attainment Score (APAS; 0-100), than unaided strategies (adjusted difference, 12.87; 95% CI, 11.18-14.55) and retrieval-reference strategies (5.22; 3.52-6.93). With the same knowledge base available in the retrieval-reference and MCE-assisted conditions, the additional content centered on candidate pathways, decision-critical information and safety constraints. Physicians' whole-strategy acceptability judgments correlated with APAS (Spearman's rho = 0.671), while a complementary relationship audit assessed whether candidates, conditions and subsequent actions were coherently connected. Together, these findings identify two complementary dimensions of open-ended decision support: coverage of clinically relevant content and coherent links among pathways, conditions and subsequent actions. MCE provides a shared decision object that makes consequential omissions and pathway contingencies visible before action; prospective studies should evaluate its effects on clinical workflow and patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 複雑な肺がんの判定には、未解決の情報に依拠する適性、シークエンシング、安全性など、いくつかの防御可能な経路が関与することがある。 効果的なサポートは、患者の条件が経路の適性、遅延、リダイレクトをどのように支配するかを明確にする必要がある。 MedGPT Clinical Explorer (MCE) は、臨床検査のための条件付き戦略に代替案、意思決定変更の未知、安全性の制約、フォールバックを編成する。 この表現を医師認可の戦略で評価するために、多学際の専門家は、パーポーブ100ケースコーパス内の40件のケース特異的参照を確立し、98施設の250人の医師が、不明、検索基準およびMCE支援条件下で2,250の戦略を作成した。 MCE支援戦略は、許容パスウェイ達成スコア(APAS; 0-100)により測定された、未解決の戦略(調整された差12.87; 95% CI, 11.18-14.55)および検索基準戦略(5.22; 3.52-6.93)よりも、より適用可能な臨床要件を示した。 検索基準とMCE支援条件で同じ知識ベースが利用できるため、追加のコンテンツは候補経路、決定クリティカル情報、安全制約に重点を置いていた。 APAS (Spearman's rho = 0.671) に相関し, 候補, 条件およびその後の行動が一致したかどうかを相補関係で評価した。 これらの知見は, 臨床関連内容のカバレッジと, 経路, 条件, およびその後の行動のコヒーレントなリンクの2つの相補的側面を明らかにした。 MCEは、アクションの前に連続的な欠落や経路の一致を可視化する共有決定オブジェクトを提供する。

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