抗菌薬多剤耐性の早期予測のための解釈可能な大規模言語モデル
Lucía Carmona-Martos1, Paula Martín-Palomeque1, Óscar Escudero-Arnanz1
1Department of Signal Theory and Communications, Telematics and Computing Systems, Rey Juan Carlos University, 28942 Fuenlabrada, Spain.
Health information science and systems
|December 12, 2025
まとめ
大規模言語モデル（LLM）は、集中治療室（ICU）における抗菌薬耐性（AMR）の予測に有望である。これらの新しいモデルは、既存の方法を上回り、早期検出と介入のための解釈可能な洞察を提供する。
科学分野:
- 医療情報学
- ヘルスケアにおける人工知能
- クリティカルケア医学
背景:
- 集中治療室（ICU）における抗菌薬耐性（AMR）は、死亡率、罹患率、医療費を増加させる、増大する世界的な健康問題である。
- AMRの早期予測は、クリティカルケア設定における効果的な治療と介入戦略にとって極めて重要である。
主な方法:
- 3,502人の匿名化されたICU患者のEHR（2004-2020年）を使用して、LLMベースのモデルとベンチマーク深層学習（DL）モデル（GRU、LSTM、Transformer、Mamba、GCN）を評価した。
- 不規則なMTSデータで、4日、7日、14日間の予測ウィンドウを持つモデルをトレーニングした。
- SHapley加法的説明（SHAP）値を使用してモデルの解釈可能性を評価した。
結論:
- 提案されたLLMアーキテクチャは、AMR分類において大きな可能性を示し、高い予測精度とモデルの解釈可能性の両方を提供する。
- これらのモデルは、AMRと戦うためのクリティカルケア環境における信頼できる早期警告システムの開発のための強固な基盤を提供する。
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