論文の概要: MedAgents: Large Language Models as Collaborators for Zero-shot Medical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10537v4
• Date: Tue, 4 Jun 2024 23:47:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:05:59.047648
• Title: MedAgents: Large Language Models as Collaborators for Zero-shot Medical Reasoning
• Title（参考訳）: MedAgents:ゼロショット医療推論のためのコラボレーション者としての大規模言語モデル
• Authors: Xiangru Tang, Anni Zou, Zhuosheng Zhang, Ziming Li, Yilun Zhao, Xingyao Zhang, Arman Cohan, Mark Gerstein,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は医療や医療において重大な障壁に直面している。 MedAgentsは医療分野のための新しい多分野連携フレームワークである。 私たちの研究は、現実世界のシナリオに適用可能なゼロショット設定に焦点を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.804520192679874
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), despite their remarkable progress across various general domains, encounter significant barriers in medicine and healthcare. This field faces unique challenges such as domain-specific terminologies and reasoning over specialized knowledge. To address these issues, we propose MedAgents, a novel multi-disciplinary collaboration framework for the medical domain. MedAgents leverages LLM-based agents in a role-playing setting that participate in a collaborative multi-round discussion, thereby enhancing LLM proficiency and reasoning capabilities. This training-free framework encompasses five critical steps: gathering domain experts, proposing individual analyses, summarising these analyses into a report, iterating over discussions until a consensus is reached, and ultimately making a decision. Our work focuses on the zero-shot setting, which is applicable in real-world scenarios. Experimental results on nine datasets (MedQA, MedMCQA, PubMedQA, and six subtasks from MMLU) establish that our proposed MedAgents framework excels at mining and harnessing the medical expertise within LLMs, as well as extending its reasoning abilities. Our code can be found at https://github.com/gersteinlab/MedAgents.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な一般領域で顕著な進歩を遂げたにもかかわらず、医療や医療において大きな障壁に直面している。 この分野はドメイン固有の用語や専門知識に対する推論といったユニークな課題に直面している。 これらの課題に対処するため,医療分野のための新しい多分野連携フレームワークであるMedAgentsを提案する。 MedAgentsは、LLMベースのエージェントを複数ラウンドの議論に参加するロールプレイング環境で活用し、LLMの習熟度と推論能力を向上させる。 このトレーニング不要のフレームワークには、5つの重要なステップが含まれている。ドメインの専門家を集め、個別の分析を提案し、分析結果をレポートにまとめ、合意に達するまで議論を繰り返し、最終的に決定する。 私たちの研究は、現実世界のシナリオに適用可能なゼロショット設定に焦点を当てています。 9つのデータセット(MedQA, MedMCQA, PubMedQA, MMLUの6つのサブタスク)の実験結果から, 提案したMedAgentsフレームワークは, LLM内の医学的専門知識のマイニングと活用に優れ, 推論能力の向上に寄与していることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/gersteinlab/MedAgents.comで見られます。

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