論文の概要: Large language model-generated patterns for epidemiological modeling: a multi-benchmark evaluation framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15994v1
• Date: Sun, 11 Oct 2026 23:48:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.281357
• Title: Large language model-generated patterns for epidemiological modeling: a multi-benchmark evaluation framework
• Title（参考訳）: 疫学モデリングのための大規模言語モデル生成パターン-マルチベンチマーク評価フレームワーク
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)による行動出力をC型肝炎症例で評価した。 発見は、LSMが生成する行動関係と疫学的証拠の間に部分的な一致を示す。 LLM生成行動出力を疫学モデルに組み込むには、より系統的な評価が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.407739937584104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representing individual-level behavioral heterogeneity is challenging in epidemiological modeling, particularly when empirical behavioral data are sparse. We assess the potential of large language model (LLM)-generated behavioral outputs in addressing this challenge, using hepatitis C virus-related behaviors among people who inject drugs as a case study. Correspondence with epidemiological patterns was evaluated using external benchmarks: literature-informed association directions, correlations from an agent-based model (ABM), and survey associations. Across three LLMs, unconditional directional recovery across 28 retained literature-informed associations was 46-68%, compared with 82-93% agreement when LLMs were directly asked to classify the same associations. Mean absolute differences from ABM and survey correlation patterns were 0.11-0.13 and 0.15-0.18, respectively. Together, these findings show partial alignment between LLM-generated behavioral relationships and epidemiological evidence, despite higher knowledge-probe agreement. More systematic evaluation is needed before incorporating LLM-generated behavioral outputs into epidemiological models that simulate transmission dynamics.
• Abstract（参考訳）: 個人レベルの行動不均一性を表現することは、特に経験的行動データが不足している場合、疫学的なモデリングにおいて困難である。 C型肝炎ウイルス関連行動を用いた大規模言語モデル(LLM)による行動出力の可能性について検討した。 文献インフォームド・アソシエーションの方向性,エージェント・ベース・モデル (ABM) からの相関, 調査アソシエーション, 調査アソシエーションなどを用いて, 疫学的パターンの対応性を評価した。 LLMの非条件方向回復率は,28の文献インフォームド・アソシエーションで46～68%であったのに対し,LLMでは82～93%のアソシエーションが認められた。 ABMと調査相関パターンの平均絶対差は0.11-0.13と0.15-0.18であった。 これらの結果から,LLMが生成する行動関係と疫学的証拠との間に部分的整合性があることが示唆された。 伝送力学をシミュレートする疫学モデルにLCM生成の行動出力を組み込むには、より系統的な評価が必要である。

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