BRAINS: アルツハイマー病検出・モニタリングのための検索拡張システム

BRAINS: A Retrieval-Augmented System for Alzheimer's Detection and Monitoring

November 4, 2025

著者: Rajan Das Gupta, Md Kishor Morol, Nafiz Fahad, Md Tanzib Hosain, Sumaya Binte Zilani Choya, Md Jakir Hossen

cs.AI

要旨

アルツハイマー病（AD）の世界的な負荷が増大し続ける中、特に高度な診断ツールへのアクセスが限られている地域において、早期かつ正確な検出の重要性がかつてなく高まっている。我々はこの課題に対処するため、BRAINS（Biomedical Retrieval-Augmented Intelligence for Neurodegeneration Screening）を提案する。この新しいシステムは、アルツハイマー病の検出とモニタリングにおいて、大規模言語モデル（LLM）の強力な推論能力を活用する。BRAINSは、認知診断モジュールと症例検索モジュールからなるデュアルモジュールアーキテクチャを特徴とする。診断モジュールは、MMSE、CDRスコア、脳容積指標などの認知機能および神経画像データセットでファインチューニングされたLLMを利用し、アルツハイマー病リスクの構造化された評価を実行する。一方、症例検索モジュールは、患者プロファイルを潜在表現に符号化し、厳選された知識ベースから類似症例を検索する。これらの補助症例は、Case Fusion Layerを介して入力プロファイルと融合され、文脈理解を強化する。統合された表現は、その後、推論のために臨床プロンプトと共に処理される。実世界のデータセットを用いた評価では、BRAINSが疾患重症度の分類および認知機能低下の早期徴候の識別において有効であることが実証されている。本システムは、スケーラブルで説明可能、かつ早期段階のアルツハイマー病検出のための補助ツールとしての強力な可能性を示すだけでなく、この分野における将来の応用への希望をもたらすものである。

English

As the global burden of Alzheimer's disease (AD) continues to grow, early and accurate detection has become increasingly critical, especially in regions with limited access to advanced diagnostic tools. We propose BRAINS (Biomedical Retrieval-Augmented Intelligence for Neurodegeneration Screening) to address this challenge. This novel system harnesses the powerful reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) for Alzheimer's detection and monitoring. BRAINS features a dual-module architecture: a cognitive diagnostic module and a case-retrieval module. The Diagnostic Module utilizes LLMs fine-tuned on cognitive and neuroimaging datasets -- including MMSE, CDR scores, and brain volume metrics -- to perform structured assessments of Alzheimer's risk. Meanwhile, the Case Retrieval Module encodes patient profiles into latent representations and retrieves similar cases from a curated knowledge base. These auxiliary cases are fused with the input profile via a Case Fusion Layer to enhance contextual understanding. The combined representation is then processed with clinical prompts for inference. Evaluations on real-world datasets demonstrate BRAINS effectiveness in classifying disease severity and identifying early signs of cognitive decline. This system not only shows strong potential as an assistive tool for scalable, explainable, and early-stage Alzheimer's disease detection, but also offers hope for future applications in the field.