論文の概要: EHRAgent: Code Empowers Large Language Models for Few-shot Complex Tabular Reasoning on Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07128v3
• Date: Fri, 04 Oct 2024 05:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:21.137451
• Title: EHRAgent: Code Empowers Large Language Models for Few-shot Complex Tabular Reasoning on Electronic Health Records
• Title（参考訳）: EHRAgent: 電子健康記録に基づく複雑な語彙推論のための大規模言語モデル
• Authors: Wenqi Shi, Ran Xu, Yuchen Zhuang, Yue Yu, Jieyu Zhang, Hang Wu, Yuanda Zhu, Joyce Ho, Carl Yang, May D. Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、計画とツールの利用において例外的な能力を示した。 コードインタフェースを備えたLLMエージェントであるEHRAgentを提案し,マルチタブラル推論のためのコードの自動生成と実行を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.5632532642591
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional capabilities in planning and tool utilization as autonomous agents, but few have been developed for medical problem-solving. We propose EHRAgent, an LLM agent empowered with a code interface, to autonomously generate and execute code for multi-tabular reasoning within electronic health records (EHRs). First, we formulate an EHR question-answering task into a tool-use planning process, efficiently decomposing a complicated task into a sequence of manageable actions. By integrating interactive coding and execution feedback, EHRAgent learns from error messages and improves the originally generated code through iterations. Furthermore, we enhance the LLM agent by incorporating long-term memory, which allows EHRAgent to effectively select and build upon the most relevant successful cases from past experiences. Experiments on three real-world multi-tabular EHR datasets show that EHRAgent outperforms the strongest baseline by up to 29.6% in success rate. EHRAgent leverages the emerging few-shot learning capabilities of LLMs, enabling autonomous code generation and execution to tackle complex clinical tasks with minimal demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自律的なエージェントとしての計画とツール利用において、例外的な能力を示しているが、医療的問題解決のために開発されているものはほとんどない。 電子健康記録(EHR)内の多言語推論のためのコード生成と実行を自律的に行うLLMエージェントであるEHRAgentを提案する。 まず、EHR質問応答タスクをツール利用計画プロセスに定式化し、複雑なタスクを管理可能な一連のアクションに効率的に分解する。 インタラクティブなコーディングと実行フィードバックを統合することで、EHRAgentはエラーメッセージから学び、イテレーションを通じて生成されたコードを改善する。 さらに,EHRAgentが過去の経験から最も有効な事例を効果的に選択・構築できるように,長期記憶を組み込むことによりLLMエージェントを強化した。 3つの実世界のマルチタブラルEHRデータセットの実験では、EHRAgentは成功率の29.6%で最強のベースラインを上回っている。 EHRAgentは、LLMの新たな数発の学習機能を活用し、最小限のデモで、自律的なコード生成と実行によって複雑な臨床タスクに取り組むことができる。

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