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arXiv cs.CLは8月31日(現地時間)、Yung Wei Shueh氏らが執筆した論文を公開した。この論文は、タイプ2糖尿病 (T2DM) の1年間リスクスクリーニングと、電子医療記録 (EHRs) に基づくレポート生成を目的としたマルチエージェントシステム「DIASENTINEL」を詳述する。本システムは、大規模言語モデル (LLMs) の幻覚や根拠なき推奨といった課題に対処し、臨床意思決定支援における信頼性、監査可能性、プライバシー保護を重視したフレームワークの提供を目指す。
ジュン・ニー・ドゥ (Jun Ni Du) 氏らの研究チームは2026年8月20日(現地時間)に学術論文公開サイトarXiv cs.LGで公開された論文で、構造化された電子医療記録（EHRs）を用いた臨床予測タスク向けの新たなTransformerモデル「BERT-LER」を発表した。このモデルは、定量的な検査結果情報と入力医療イベントに対する解釈性を重視し、7500万人の患者から得られた匿名化されたEHRデータセットで事前学習およびファインチューニングされている。
arXiv cs.LGは8月5日(現地時間)、異種性および時系列順の特性を持つ電子医療記録（EHRs）から学習する新しい表現学習手法「MiGHT-EHR（マイト・イーエイチアール）」に関する研究論文を発表しました。この手法は、EHRsの複数の特性を統一的にモデル化する多目的グラフ変換器であり、臨床予測の精度向上を目指します。既存の最先端手法を平均的に上回る性能を示し、特に死亡率予測や再入院予測で顕著な改善が見られました。
Sihang Zeng氏ら研究チームは2026年6月2日(現地時間)、肺がん早期発見のための患者軌跡モデリングに特化した自己進化型マルチエージェントシステム「Traj-Evolve」に関する論文をarXiv cs.AIで発表した。このシステムは、疎でノイズが多く、長文脈のマルチモーダルな電子健康記録 (EHRs) から患者軌跡を推論する際の課題解決を目指す。既存のLLMベースのマルチエージェントシステムが患者を個別に処理するのに対し、Traj-Evolveは類似する過去の症例からの経験を活用する臨床医の働き方を模倣する。