2026年01月22日
## 要約：
本研究では、複雑なPDFファイルから生体医学データを正確に抽出するための新しいAIシステムを開発しました。このシステムはスキーマ制約、制御語彙、証拠ゲートされた決定を用いることで、モデルの推論を制限し、再現性と監査可能性を高めます。評価の結果、データ抽出の精度と効率が向上し、信頼性の高い生体医学的証拠の合成を実現しました。
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## 翻訳：
arXiv:2601.14267v1 Announce Type: new
概要：生体医学的証拠の合成は、研究論文の全文から方法論的、実験室、および結果変数を正確に抽出することに依存していますが、これらの変数は、手動抽出を時間と労力を要し、スケールしにくくする複雑な科学的PDFに埋め込まれています。既存のドキュメントAIシステムは、OCRエラー、長文の断片化、制約されたスループット、および高リスク合成のための不十分な監査可能性によって制限されています。私たちは、スキーマ制約AI抽出システムを提示します。このシステムは、タイプ化されたスキーマ、制御語彙、および証拠ゲートされた決定を使用してモデル推論を明示的に制限することにより、完全な生体医学PDFを構造化され、分析可能なレコードに変換します。ドキュメントは、再開を意識したハッシュを使用して取り込み、キャプションを意識したページレベルのチャンクに分割され、明示的な並行制御の下で非同期的に処理されます。チャンクレベルの出力は、競合を意識した統合、集合ベースの集計、および文レベルの来歴を使用して、追跡可能性と事後監査をサポートするために、決定論的に研究レベルのレコードに統合されます。直接経口抗凝固剤レベル測定に関する研究のコーパスで評価された結果、このパイプラインは手動介入なしですべてのドキュメントを処理し、サービス制約下で安定したスループットを維持し、ドキュメントチャンク全体で強力な内部整合性を示しました。反復的なスキーマの改良により、アッセイ分類、結果の定義、フォローアップ期間、および測定のタイミングなど、合成にとって重要な変数の抽出忠実性が大幅に向上しました。これらの結果は、スキーマ制約された、来歴を意識した抽出が、異質な科学的PDFを構造化された証拠に変換することを可能にし、現代のドキュメントAIを、生体医学的証拠合成の透明性と信頼性の要件に適合させることを示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.14267)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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