Fugu-MT 論文翻訳(概要): Polaris: A Safety-focused LLM Constellation Architecture for Healthcare

論文の概要: Polaris: A Safety-focused LLM Constellation Architecture for Healthcare

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13313v1
Date: Wed, 20 Mar 2024 05:34:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-21 17:58:10.469788
Title: Polaris: A Safety-focused LLM Constellation Architecture for Healthcare
Title（参考訳）: Polaris: 医療のための安全性を重視したLLMコンステレーションアーキテクチャ
Authors: Subhabrata Mukherjee, Paul Gamble, Markel Sanz Ausin, Neel Kant, Kriti Aggarwal, Neha Manjunath, Debajyoti Datta, Zhengliang Liu, Jiayuan Ding, Sophia Busacca, Cezanne Bianco, Swapnil Sharma, Rae Lasko, Michelle Voisard, Sanchay Harneja, Darya Filippova, Gerry Meixiong, Kevin Cha, Amir Youssefi, Meyhaa Buvanesh, Howard Weingram, Sebastian Bierman-Lytle, Harpreet Singh Mangat, Kim Parikh, Saad Godil, Alex Miller,
Abstract要約: Polarisは、リアルタイムの患者とAIの医療会話のための、安全に焦点を当てた初めてのLLMコンステレーションだ。当社のモデルは、プロプライエタリなデータ、臨床ケア計画、医療規制文書、医療マニュアル、その他の医学推論文書に基づいてトレーニングします。我々は、このシステムのエンドツーエンドの会話評価を行うために、1100人以上の米国免許看護師と130人以上の米国医師を募集した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.074456639617996
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop Polaris, the first safety-focused LLM constellation for real-time patient-AI healthcare conversations. Unlike prior LLM works in healthcare focusing on tasks like question answering, our work specifically focuses on long multi-turn voice conversations. Our one-trillion parameter constellation system is composed of several multibillion parameter LLMs as co-operative agents: a stateful primary agent that focuses on driving an engaging conversation and several specialist support agents focused on healthcare tasks performed by nurses to increase safety and reduce hallucinations. We develop a sophisticated training protocol for iterative co-training of the agents that optimize for diverse objectives. We train our models on proprietary data, clinical care plans, healthcare regulatory documents, medical manuals, and other medical reasoning documents. We align our models to speak like medical professionals, using organic healthcare conversations and simulated ones between patient actors and experienced nurses. This allows our system to express unique capabilities such as rapport building, trust building, empathy and bedside manner. Finally, we present the first comprehensive clinician evaluation of an LLM system for healthcare. We recruited over 1100 U.S. licensed nurses and over 130 U.S. licensed physicians to perform end-to-end conversational evaluations of our system by posing as patients and rating the system on several measures. We demonstrate Polaris performs on par with human nurses on aggregate across dimensions such as medical safety, clinical readiness, conversational quality, and bedside manner. Additionally, we conduct a challenging task-based evaluation of the individual specialist support agents, where we demonstrate our LLM agents significantly outperform a much larger general-purpose LLM (GPT-4) as well as from its own medium-size class (LLaMA-2 70B).
Abstract（参考訳）: 我々は、患者とAIのリアルタイム医療会話のための、最初の安全に焦点を当てたLLMコンステレーションであるPolarisを開発した。これまでのLLMでは、質問応答などのタスクに重点を置いていたのに対して、当社では、長いマルチターン音声会話に特化しています。本システムでは,複数のマルチビリオンパラメータLLMを協調エージェントとして構成し,対話の促進に重点を置くステートフルプライマリエージェントと,看護師が行う医療タスクに重点を置く専門的支援エージェントを用いて,安全性の向上と幻覚の低減を図る。多様な目的のために最適化されたエージェントの反復的協調訓練のための高度なトレーニングプロトコルを開発する。当社のモデルは、プロプライエタリなデータ、臨床ケア計画、医療規制文書、医療マニュアル、その他の医学推論文書に基づいてトレーニングします。当社のモデルは、医療専門家のように話し、オーガニックなヘルスケアの会話を使い、患者アクターと経験豊富な看護師の間でシミュレートする。これにより、ラプポートビルディング、信頼ビルディング、共感、ベッドサイドマナーといったユニークな機能を表現することができる。最後に,医療用LLMシステムの総合的臨床評価について紹介する。私たちは、1100人以上の米国ライセンス看護師と130人以上の米国ライセンスの医師を雇い、患者を装い、いくつかの手段でシステムを評価することで、システムのエンドツーエンドの会話評価を行いました。医療安全, 臨床準備性, 会話の質, ベッドサイドの仕方など, 人の看護婦と同等に働くことを実証した。さらに, 個別支援エージェントの課題ベース評価を行い, LLMエージェントは, より大型の汎用LLM(GPT-4)と, 中型クラス(LLaMA-2 70B)を著しく上回っていることを実証した。

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