論文の概要: Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended medical question answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04890v3
- Date: Tue, 15 Oct 2024 21:03:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:39:13.876110
- Title: Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended medical question answering
- Title（参考訳）: オープンエンド医療質問応答のためのLCMを誘導するチェーン・オブ・シークレット推論
- Authors: Saeel Sandeep Nachane, Ojas Gramopadhye, Prateek Chanda, Ganesh Ramakrishnan, Kshitij Sharad Jadhav, Yatin Nandwani, Dinesh Raghu, Sachindra Joshi,
- Abstract要約: 我々はMedQA-USMLEデータセットの修正版であるMedQA-OPENを提案する。
臨床シナリオを模倣する選択肢のないオープンエンドの医療質問と、臨床者が承認した理性的な回答を含んでいる。
思考の連鎖(CoT)推論(CLINICR)によって駆動されるプロンプトを実装し,漸進的推論の過程を反映する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.43605359639671
- License:
- Abstract: In this paper, we propose a modified version of the MedQA-USMLE dataset, named MEDQA-OPEN, which contains open-ended medical questions without options to mimic clinical scenarios, along with clinician-approved reasoned answers. Additionally, we implement a prompt driven by Chain of Thought (CoT) reasoning, CLINICR, to mirror the prospective process of incremental reasoning, reaching a correct response to medical questions. We empirically demonstrate how CLINICR outperforms the state-of-the-art 5-shot CoT-based prompt (Li\'evin et al., 2022). We also present an approach that mirrors real-life clinical practice by first exploring multiple differential diagnoses through MCQ-CLINICR and subsequently narrowing down to a final diagnosis using MCQ-ELIMINATIVE. Finally, emphasizing the importance of response verification in medical settings, we utilize a reward model mechanism, replacing the elimination process performed by MCQ-ELIMINATIVE.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,MedQA-USMLEデータセットの修正版であるMedQA-OPENを提案する。
さらに, 思考の連鎖(CoT)推論(CLINICR)を駆使して, 漸進的推論の過程を反映し, 医学的問題への正しい対応を実現するプロンプトを実装した。
われわれはCLINICRが最先端の5ショットCoTベースのプロンプト(Li\'evin et al , 2022)より優れていることを実証的に実証した。
また, MCQ-CLINICRを用いて複数の鑑別診断を行い, その後, MCQ-ELIMINATIVEを用いて最終診断まで絞り込み, 実生活における臨床実践を反映するアプローチを提案する。
最後に,医療環境における応答検証の重要性を強調し,MCQ-ELIMINATIVE による除去プロセスを置き換える報酬モデル機構を利用する。
関連論文リスト
- Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。
医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。
実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z) - Large Language Models in the Clinic: A Comprehensive Benchmark [63.21278434331952]
診療所の大規模言語モデル(LLM)をよりよく理解するためのベンチマークであるClimateBenchを構築した。
まず、さまざまな臨床言語の生成、理解、推論タスクを含む11の既存のデータセットを収集します。
次に,現実の実践において複雑だが一般的である6つの新しいデータセットと臨床タスクを構築した。
ゼロショット設定と少数ショット設定の両方で、20個のLDMを広範囲に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-25T15:51:06Z) - IryoNLP at MEDIQA-CORR 2024: Tackling the Medical Error Detection & Correction Task On the Shoulders of Medical Agents [0.0]
MedReAct'N'MedReFlexは,4種類の医療エージェントを用いて臨床ノートの誤りを検出し,修正する。
提案手法のコアコンポーネントの1つは,臨床コーパスに基づくRAGパイプラインである。
MedReAct'N'MedReFlex フレームワークで活用した ClinicalCorp によるRAG アプローチの中枢的な役割を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T20:00:37Z) - ArgMed-Agents: Explainable Clinical Decision Reasoning with LLM Disscusion via Argumentation Schemes [7.950883198425716]
ArgMed-Agentsは、大きな言語モデル(LLM)が相互作用を通じて説明可能な臨床判断を下せるためのフレームワークである。
我々は、ArgMed-Agentsの形式モデルを構築し、理論的保証の予想を示す。
設定実験により、ArgMed-Agentsは、他のプロンプト手法と比較して、複雑な臨床的意思決定推論問題の精度を向上するだけでなく、より重要なのは、ユーザーの信頼を高めるための意思決定説明を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T19:47:00Z) - Benchmarking Large Language Models on Answering and Explaining Challenging Medical Questions [19.436999992810797]
JAMAクリニカルチャレンジとメドブルレットという2つの新しいデータセットを構築した。
JAMAクリニカルチャレンジは、挑戦的な臨床ケースに基づく質問から成り、メドブルレットはシミュレートされた臨床質問から成り立っている。
各種のプロンプトを用いて2つのデータセット上で7つのLSMを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T05:44:41Z) - AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。
この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。
高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z) - Large Language Models are Clinical Reasoners: Reasoning-Aware Diagnosis Framework with Prompt-Generated Rationales [15.362903610463285]
本稿では,素早い学習を通して診断過程を合理化する「推論認識」診断フレームワークを提案する。
そこで本研究では,実世界の臨床環境に対する機械生成的合理化の可能性を評価するための新しい基準セットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T16:14:45Z) - CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey [59.429714742927956]
コントラスト言語-画像事前学習は、視覚モデルにテキスト管理を導入することに成功している。
様々なタスクにおいて有望な結果を示しており、その一般化可能性と解釈可能性に起因している。
CLIPの使用は、最近医療画像領域への関心が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:21:57Z) - Diagnostic Reasoning Prompts Reveal the Potential for Large Language
Model Interpretability in Medicine [4.773117448586697]
そこで我々は,大言語モデル(LLM)が臨床推論を実行し,正確な診断を行うことができるかどうかを,新たな診断推論プロンプトを開発した。
GPT4は診断精度を犠牲にすることなく臨床医の一般的な臨床推論過程を模倣することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-13T19:04:07Z) - VBridge: Connecting the Dots Between Features, Explanations, and Data
for Healthcare Models [85.4333256782337]
VBridgeは、臨床医の意思決定ワークフローに機械学習の説明をシームレスに組み込むビジュアル分析ツールである。
我々は,臨床医がMLの特徴に慣れていないこと,文脈情報の欠如,コホートレベルの証拠の必要性など,3つの重要な課題を特定した。
症例スタディと専門医4名のインタビューを通じて, VBridgeの有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-04T17:34:13Z) - Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic
Diagnosis [50.15205065710629]
臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。
本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。