ADAM-1: AI and Bioinformatics for Alzheimer’s Detection and Microbiome-Clinical Data Integrations

要約

アルツハイマー病分析モデル第 1 世代 (ADAM) は、マイクロバイオーム プロファイル、臨床データセット、外部知識ベースを含むマルチモーダル データを統合して分析し、理解と検出を強化するように設計されたマルチエージェント大規模言語モデル (LLM) フレームワークです。
アルツハイマー病（AD）の原因。
ADAM-1 は、検索拡張生成 (RAG) 技術とそのマルチエージェント アーキテクチャを活用することで、多様なデータ ソースから洞察を合成し、文献に基づく証拠を使用して調査結果を文脈化します。
XGBoost との比較評価では、ADAM-1 の平均 F1 スコアは同様であるものの、分散が大幅に減少していることが明らかになり、特に小規模な実験室データセットにおける堅牢性と一貫性が強調されました。
現在はバイナリ分類タスク向けに調整されていますが、将来の反復では、神経画像やバイオマーカーなどの追加のデータモダリティを組み込んで、アルツハイマー病の研究と診断の拡張性と適用性を拡大することを目指しています。

要約(オリジナル)

The Alzheimer’s Disease Analysis Model Generation 1 (ADAM) is a multi-agent large language model (LLM) framework designed to integrate and analyze multi-modal data, including microbiome profiles, clinical datasets, and external knowledge bases, to enhance the understanding and detection of Alzheimer’s disease (AD). By leveraging retrieval-augmented generation (RAG) techniques along with its multi-agent architecture, ADAM-1 synthesizes insights from diverse data sources and contextualizes findings using literature-driven evidence. Comparative evaluation against XGBoost revealed similar mean F1 scores but significantly reduced variance for ADAM-1, highlighting its robustness and consistency, particularly in small laboratory datasets. While currently tailored for binary classification tasks, future iterations aim to incorporate additional data modalities, such as neuroimaging and biomarkers, to broaden the scalability and applicability for Alzheimer’s research and diagnostics.

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