論文の概要: Autonomous Artificial Intelligence Agents for Clinical Decision Making in Oncology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04667v1
- Date: Sat, 6 Apr 2024 15:50:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 20:09:57.356055
- Title: Autonomous Artificial Intelligence Agents for Clinical Decision Making in Oncology
- Title（参考訳）: オンコロジーにおける臨床診断のための自律型人工知能エージェント
- Authors: Dyke Ferber, Omar S. M. El Nahhas, Georg Wölflein, Isabella C. Wiest, Jan Clusmann, Marie-Elisabeth Leßman, Sebastian Foersch, Jacqueline Lammert, Maximilian Tschochohei, Dirk Jäger, Manuel Salto-Tellez, Nikolaus Schultz, Daniel Truhn, Jakob Nikolas Kather,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を中心的推論エンジンとして活用する,マルチモーダル医療用AIの代替手法を提案する。
このエンジンは、医療用AIツールのセットを自律的に調整し、デプロイする。
適切なツール(97%)、正しい結論(93.6%)、完全(94%)、個人患者に有用な推奨(89.2%)を提示する能力が高いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6397820821509177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multimodal artificial intelligence (AI) systems have the potential to enhance clinical decision-making by interpreting various types of medical data. However, the effectiveness of these models across all medical fields is uncertain. Each discipline presents unique challenges that need to be addressed for optimal performance. This complexity is further increased when attempting to integrate different fields into a single model. Here, we introduce an alternative approach to multimodal medical AI that utilizes the generalist capabilities of a large language model (LLM) as a central reasoning engine. This engine autonomously coordinates and deploys a set of specialized medical AI tools. These tools include text, radiology and histopathology image interpretation, genomic data processing, web searches, and document retrieval from medical guidelines. We validate our system across a series of clinical oncology scenarios that closely resemble typical patient care workflows. We show that the system has a high capability in employing appropriate tools (97%), drawing correct conclusions (93.6%), and providing complete (94%), and helpful (89.2%) recommendations for individual patient cases while consistently referencing relevant literature (82.5%) upon instruction. This work provides evidence that LLMs can effectively plan and execute domain-specific models to retrieve or synthesize new information when used as autonomous agents. This enables them to function as specialist, patient-tailored clinical assistants. It also simplifies regulatory compliance by allowing each component tool to be individually validated and approved. We believe, that our work can serve as a proof-of-concept for more advanced LLM-agents in the medical domain.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル人工知能(AI)システムは、様々な種類の医療データを解釈することで、臨床上の意思決定を強化する可能性がある。
しかし、全ての医療分野におけるこれらのモデルの有効性は不確実である。
それぞれの規律は、最適なパフォーマンスのために対処する必要があるユニークな課題を提示します。
この複雑さは、異なるフィールドを単一のモデルに統合しようとするとさらに増大する。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を中心的推論エンジンとして活用する,マルチモーダル医療用AIの代替手法を提案する。
このエンジンは、医療用AIツールのセットを自律的に調整し、デプロイする。
これらのツールには、テキスト、放射線学、病理組織像の解釈、ゲノムデータ処理、Web検索、および医療ガイドラインからの文書検索が含まれる。
患者ケアのワークフローによく似た一連の臨床腫瘍学シナリオにまたがって,本システムを検証した。
適切なツール(97%),正しい結論(93.6%),完全(94%),有用(89.2%)のレコメンデーションを提供するとともに,関連する文献(82.5%)を一貫して参照している。
この研究は、LLMが自律エージェントとして使われる際に、新しい情報を検索したり合成したりするためのドメイン固有のモデルを効果的に計画し実行することができるという証拠を提供する。
これにより、専門的かつ患者に合った臨床助手として機能することができる。
また、各コンポーネントツールを個別に検証し、承認することで、規制コンプライアンスを簡素化する。
我々は、我々の研究が、医療領域におけるより高度なLCMエージェントに対する概念実証の役割を果たすと信じている。
関連論文リスト
- From large language models to multimodal AI: A scoping review on the potential of generative AI in medicine [40.23383597339471]
マルチモーダルAIは、イメージング、テキスト、構造化データを含む多様なデータモダリティを単一のモデルに統合することができる。
このスコーピングレビューは、マルチモーダルAIの進化を探求し、その方法、アプリケーション、データセット、臨床環境での評価を強調している。
診断支援,医療報告生成,薬物発見,会話型AIの革新を推進し,一過性のアプローチからマルチモーダルアプローチへのシフトを示唆した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T11:57:51Z) - LLM-MedQA: Enhancing Medical Question Answering through Case Studies in Large Language Models [18.6994780408699]
大規模言語モデル (LLM) は、医学的質問応答において重大な課題に直面している。
マルチエージェント医療質問応答システムに類似の事例生成を取り入れた新しい手法を提案する。
本手法は, モデル固有の医療知識と推論能力を活用し, 追加のトレーニングデータの必要性を解消する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-31T19:55:45Z) - Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios [46.729092855387165]
本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。
我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:19:53Z) - Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。
本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z) - ClinicalAgent: Clinical Trial Multi-Agent System with Large Language Model-based Reasoning [16.04933261211837]
大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントシステムは、自然言語処理において顕著な能力を示しているが、臨床試験では課題に直面している。
臨床用マルチエージェントシステムである臨床エージェントシステム(ClinicalAgent)について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T06:30:53Z) - Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.5002649181103]
オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。
トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。
評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。
LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T18:12:02Z) - 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) - Towards Generalist Biomedical AI [28.68106423175678]
我々は,汎用バイオメディカルAIシステムの概念実証であるMed-PaLM Multimodal(Med-PaLM M)を紹介する。
Med-PaLM Mは、バイオメディカルデータを柔軟にエンコードし解釈する大規模なマルチモーダル生成モデルである。
モデル生成(およびヒト)胸部X線検査の放射線学的評価を行い, モデルスケールでの性能向上を観察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T17:52:22Z) - BiomedGPT: A Generalist Vision-Language Foundation Model for Diverse Biomedical Tasks [68.39821375903591]
汎用AIは、さまざまなデータ型を解釈する汎用性のために、制限に対処する可能性を秘めている。
本稿では,最初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T17:14:43Z) - Towards Medical Artificial General Intelligence via Knowledge-Enhanced
Multimodal Pretraining [121.89793208683625]
医療人工知能(MAGI)は、1つの基礎モデルで異なる医療課題を解くことができる。
我々は、Micical-knedge-enhanced mulTimOdal pretRaining (motoR)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T01:26:19Z)
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。