論文の概要: Personalized State-Transition-Aware Memory for Clinical Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38490v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 20:19:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.713975
• Title: Personalized State-Transition-Aware Memory for Clinical Agents
• Title（参考訳）: 臨床エージェントのための個人化状態遷移認識メモリ
• Abstract要約: STAMは、新しい臨床エントリが到着すると状態変化を記録する状態遷移対応メモリフレームワークである。 提案手法は, 下流質問応答, 直接状態維持診断, およびほぼ一致した文脈長の比較によるSTAMの評価である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.27623453967297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents that reason over clinical records must track changes in a patient's state while preserving the history needed to understand them. Simply accumulating memories leaves it unclear which information still applies, whereas overwriting earlier memories can erase evidence needed to reconstruct treatment history and clinical trajectories. We introduce STAM, a state-transition-aware memory framework that records state changes as new clinical entries arrive. STAM combines semantic retrieval with typed clinical relations to identify affected memories, maintaining current information in Active and superseded or resolved information in History. At read time, a query-dependent gate selectively serves historical memory. Across four longitudinal clinical benchmarks, we evaluate STAM with downstream question answering, direct state-maintenance diagnostics, and comparisons at approximately matched context lengths.
• Abstract（参考訳）: 臨床記録の理由となる言語モデル(LLM)エージェントは、患者の状態の変化を追跡しながら、それらを理解するのに必要な履歴を保存しなければならない。 単に記憶を蓄積すると、どの情報がまだ適用されているかははっきりしないが、以前の記憶を上書きすると、治療の歴史と臨床の軌跡を再構築するのに必要な証拠を消去することができる。 そこで我々はSTAM(State-transition-aware memory framework)を紹介した。 STAMは、セマンティック検索とタイプ付き臨床関係を組み合わせることで、影響を受けた記憶を識別し、現在の情報を維持する。 読み込み時、クエリ依存ゲートは、履歴記憶を選択的に提供する。 4つの縦断的臨床ベンチマークで, ダウンストリーム質問応答, 直接状態維持診断, 約一致コンテキスト長の比較を行った。

関連論文リスト

• How Linear Attention Remembers [5.218306756623912]
  本研究では,メモリシステムとして,固定サイズのリカレントメモリがどのように機能するかを検討する。 ファクト固有情報は、集中的かつコンテンツ依存の書き込みを通じて、繰り返しメモリに入る。 リカレントレイヤとフルアテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャでは、実行時メモリがリコールシフトを直接サポートし、フルアテンションなKV状態になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-27T02:02:21Z)
• Beyond ID Embeddings: Process-Grounded Language Modeling for Cognitive Diagnosis [77.02066500576528]
  プロセス認識言語認知診断(PLCD)フレームワークは、言語から派生した構造を認知の先行点として使用し、学生の後方状態を校正するための応答記録を使用する。 PLCDは、学生のパフォーマンス予測において従来のベースラインを上回るだけでなく、認知伝達能力も高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-11T03:51:20Z)
• MedCache: Efficient and Temporally Valid Memory for Longitudinal Clinical Agents [21.198155448403444]
  本報告では, 長期的証拠検索, クロスタイム的証拠収集, およびクロステキスト的臨床推論を評価するマルチビジット・マルチコンテキスト患者記録のベンチマークについて紹介する。 このベンチマークを用いて、我々は、キュレーション、組織、検索、およびメモリ拡張推論の4つのメモリ設計選択を体系的に研究した。 我々は、時間的に有効な患者記憶を構築し、エビデンスを重複する専門的なビューに整理し、各クエリを関連記憶にルーティングし、1つまたは複数の専門家を適応的に呼び出すハイブリッドフレームワークであるtextitMedCacheを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-30T03:28:56Z)
• MemOps: Benchmarking Lifecycle Memory Operations in Long-Horizon Conversations [50.24315431387575]
  ライフサイクル操作のシーケンスとして会話メモリを再構成するベンチマークであるMemOpsを紹介する。 MemOpsは、それぞれのメモリイベントをトリガ、ターゲット、スコープ、状態遷移、エビデンスを指定した構造化トレースで表現する。 長いコンテキスト、検索ベース、パラメトリック、マネージドメモリシステムにわたって、MemOpsはファイナ・アンサーの精度のみを隠蔽する障害モードをアンタングルする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-14T15:33:44Z)
• Analytic Concept-Centric Memory for Agentic Embodied Manipulation [67.98329043920803]
  ロングホライゾンの具体化操作では、エージェントは永続的なオブジェクトを記憶し、シーンの状態の変化を追跡し、相互作用の知識を再利用する必要がある。 既存のエージェント記憶は、しばしば構造化されていない履歴や埋め込みベースの記録として保存される。 エージェントエンボディド操作のための解析的概念中心メモリフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-29T04:33:04Z)
• Short-Term-to-Long-Term Memory Transfer for Knowledge Graphs under Partial Observability [7.817226329977399]
  時間的知識グラフメモリ設定における転送過程について検討する。 観察された各トリプルに対して、エージェントは長期挿入前にそれを保持またはドロップするかを選択する。 長期記憶容量128のRoomKGベンチマークでは、シンボリックおよびニューラルベースラインよりも優れた転送決定を学習した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T08:14:36Z)
• Detecting Clinical Discrepancies in Health Coaching Agents: A Dual-Stream Memory and Reconciliation Architecture [71.46525715889656]
  汎用エージェントメモリシステムは、ユーザの最新のステートメントで古い事実を上書きすることでコヒーレンスを最適化する。 本稿では,患者の物語を構造化された臨床記録から厳密に分離するDual-Stream Memory Architectureを提案する。 675日間のウェルネスコーチングセッションにおいて,26名の患者を対象にこのアーキテクチャを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T17:59:28Z)
• MedSynapse-V: Bridging Visual Perception and Clinical Intuition via Latent Memory Evolution [17.226939499496996]
  高精度な診断は、静的な画像の特徴だけでなく、暗黙的な診断記憶の専門家が画像解釈中に即座に起動することにも依存する。 本報告では,隠れストリーム内の暗黙的診断記憶を動的に合成することにより,臨床医の呼び出しをシミュレートする潜在診断記憶進化の枠組みを提案する。 内因性パラメータに外部の専門知識を移すことで、診断精度において既存の最先端の手法、特にチェーン・オブ・シント・パラダイムを著しく上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T04:23:35Z)
• Agentic Cognitive Profiling: Realigning Automated Alzheimer's Disease Detection with Clinical Construct Validity [66.94391219005291]
  本稿では,臨床プロトコルロジックによる自動スクリーニングを実現するエージェント認知プロファイリング(ACP)を提案する。 我々の設計の中心は、すべての定量化を決定論的関数呼び出しに委譲することで、測定から意味的理解を分離することである。 ACPは、タスク試験で90.5%のスコアマッチ率、AD予測で85.3%の精度を達成し、一般的な基準を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-18T06:15:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。