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。

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