論文の概要: Enhancing Diagnostic Accuracy through Multi-Agent Conversations: Using Large Language Models to Mitigate Cognitive Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14589v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 01:35:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 16:15:15.619249
• Title: Enhancing Diagnostic Accuracy through Multi-Agent Conversations: Using Large Language Models to Mitigate Cognitive Bias
• Title（参考訳）: マルチエージェント会話による診断精度の向上: 大きな言語モデルを用いた認知バイアスの軽減
• Authors: Yu He Ke, Rui Yang, Sui An Lie, Taylor Xin Yi Lim, Hairil Rizal Abdullah, Daniel Shu Wei Ting, Nan Liu
• Abstract要約: 臨床的意思決定における認知的バイアスは、診断における誤りと、最適でない患者の結果に寄与する。 本研究では,多エージェントフレームワークの利用を通じて,これらのバイアスを軽減するために,大規模言語モデルが果たす役割について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.692875057846007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Cognitive biases in clinical decision-making significantly contribute to errors in diagnosis and suboptimal patient outcomes. Addressing these biases presents a formidable challenge in the medical field. This study explores the role of large language models (LLMs) in mitigating these biases through the utilization of a multi-agent framework. We simulate the clinical decision-making processes through multi-agent conversation and evaluate its efficacy in improving diagnostic accuracy. Methods: A total of 16 published and unpublished case reports where cognitive biases have resulted in misdiagnoses were identified from the literature. In the multi-agent system, we leveraged GPT-4 Turbo to facilitate interactions among four simulated agents to replicate clinical team dynamics. Each agent has a distinct role: 1) To make the initial and final diagnosis after considering the discussions, 2) The devil's advocate and correct confirmation and anchoring bias, 3) The tutor and facilitator of the discussion to reduce premature closure bias, and 4) To record and summarize the findings. A total of 80 simulations were evaluated for the accuracy of initial diagnosis, top differential diagnosis and final two differential diagnoses. Findings: In a total of 80 responses evaluating both initial and final diagnoses, the initial diagnosis had an accuracy of 0% (0/80), but following multi-agent discussions, the accuracy for the top differential diagnosis increased to 71.3% (57/80), and for the final two differential diagnoses, to 80.0% (64/80). The system demonstrated an ability to reevaluate and correct misconceptions, even in scenarios with misleading initial investigations. Interpretation: The LLM-driven multi-agent conversation system shows promise in enhancing diagnostic accuracy in diagnostically challenging medical scenarios.
• Abstract（参考訳）: 背景: 臨床的意思決定における認知バイアスは, 診断の誤りや患者準最適結果に大きく寄与する。 これらの偏見に対処することは、医療分野において恐ろしい課題となる。 本研究では,マルチエージェントフレームワークの利用によるバイアス緩和における大規模言語モデル(llm)の役割について検討する。 マルチエージェント会話による臨床意思決定過程をシミュレートし,その診断精度向上効果を評価した。 方法: 認知バイアスにより誤診が生じた症例は, 合計16件が報告され, 未公表となった。 マルチエージェントシステムでは,gpt-4ターボを用いて4つのシミュレーションエージェント間の相互作用を促進させ,臨床チームのダイナミクスを再現した。 それぞれのエージェントには 異なる役割があります 1)議論を考慮し、初期及び最終診断を行う。 2)悪魔の擁護者であり、正しい確認と偏見の根絶。 3)早期閉鎖バイアスを軽減するための議論の指導者及び推進者 4) 結果の記録と要約を行う。 初期診断の精度,トップディファレンシャル診断,最終2つのディファレンシャル診断において80のシミュレーションが評価された。 結果: 初期診断と最終診断の両方を評価する80の回答において, 初期診断は0% (0/80) の精度を示したが, マルチエージェントによる検討の結果, 上位鑑別診断の精度は71.3% (57/80), 最終診断は80.0% (64/80) に上昇した。 このシステムは、誤解を招く初期調査のシナリオであっても、誤解を再評価し、修正する能力を示した。 解釈: LLM駆動型マルチエージェント会話システムでは,診断に難渋する医療シナリオにおける診断精度の向上が期待できる。

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