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。
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