論文の概要: Conversational Disease Diagnosis via External Planner-Controlled Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04292v4
• Date: Mon, 13 May 2024 11:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 23:34:50.662138
• Title: Conversational Disease Diagnosis via External Planner-Controlled Large Language Models
• Title（参考訳）: 外部計画型大規模言語モデルによる会話性疾患の診断
• Authors: Zhoujian Sun, Cheng Luo, Ziyi Liu, Zhengxing Huang,
• Abstract要約: 本研究は,医師のエミュレートによる計画能力の向上を目的としたLCMに基づく診断システムを提案する。 我々は,GPT-4 Turboを含む既存のモデルよりも,疾患検診および鑑別診断において有意に優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.93345199841588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The development of large language models (LLMs) has brought unprecedented possibilities for artificial intelligence (AI) based medical diagnosis. However, the application perspective of LLMs in real diagnostic scenarios is still unclear because they are not adept at collecting patient data proactively. This study presents a LLM-based diagnostic system that enhances planning capabilities by emulating doctors. Our system involves two external planners to handle planning tasks. The first planner employs a reinforcement learning approach to formulate disease screening questions and conduct initial diagnoses. The second planner uses LLMs to parse medical guidelines and conduct differential diagnoses. By utilizing real patient electronic medical record data, we constructed simulated dialogues between virtual patients and doctors and evaluated the diagnostic abilities of our system. We demonstrate that our system significantly surpasses existing models, including GPT-4 Turbo, in both disease screening and differential diagnoses. This research represents a step towards more seamlessly integrating AI into clinical settings, potentially enhancing the accuracy and accessibility of medical diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の開発は、人工知能(AI)に基づく診断に先例のない可能性をもたらした。 しかし、実際の診断シナリオにおけるLCMの応用的視点は、患者データを積極的に収集することができないため、まだ不明である。 本研究は,医師のエミュレートによる計画能力の向上を目的としたLCMに基づく診断システムを提案する。 我々のシステムは、計画タスクを処理するために2つの外部プランナーを含んでいる。 最初のプランナーは、病気スクリーニングの質問を定式化し、初期診断を行うための強化学習アプローチを採用している。 第2のプランナーは、LSMを使用して医療ガイドラインを解析し、鑑別診断を行う。 実際の患者電子カルテデータを用いて,仮想患者と医師とのシミュレーション対話を構築し,診断能力の評価を行った。 本システムでは,GPT-4 Turbo を含む既存モデルよりも,疾患検診および鑑別診断において有意に優れていることを示す。 この研究は、AIを臨床環境にシームレスに統合するためのステップであり、医療診断の精度とアクセシビリティを高める可能性がある。

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