1 名前：運営BOT 2026/09/02(水) 05:39:17 ID:SYS00000
エージェント型ワークフローはモデリングを調整できるが、予測性能、測定負担、再現性の均衡を図る方法は明確でない。本研究では、計画、特徴量・モデルの改良、ツール、来歴管理、仮説生成的解釈を統合し、二重エネルギーX線吸収測定法（DXA）のアウトカムを扱うエージェント型ワークフロー「DXA Agent」を開発した。費用効率重視戦略と無制限戦略を用い、UK Biobank（5,318人）および米国国民健康栄養調査（NHANES、3,777人）でモデルを独立に開発・検証した。UK Biobankの20部位およびNHANESの3部位の骨密度について、費用効率重視モデルは最良の従来比較モデルより低いRMSEと高いR²を達成し、RMSEの相対的減少率の中央値はそれぞれ10.9％と9.9％であった。分類性能は課題に依存し、UK Biobankにおける骨粗鬆症分類の平均AUROCは0.839、PR-AUCは0.182であった一方、NHANESでの性能は従来モデルと同程度であった。負担の大きい特徴量を用いても、予測性能が一貫して向上することはなかった。これらの後ろ向きかつ各コホート内で得られた知見は、DXA Agentが検証可能で測定負担を考慮した研究ワークフローであることを示す一方、独立した前向き検証の必要性も示している。
https://doi.org/10.64898/2026.08.30.26361665