論文の概要: CT-Agent: Clinical Trial Multi-Agent with Large Language Model-based Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14777v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 06:30:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 15:00:46.318039
- Title: CT-Agent: Clinical Trial Multi-Agent with Large Language Model-based Reasoning
- Title（参考訳）: CT-Agent:大規模言語モデルを用いた臨床試験
- Authors: Ling Yue, Tianfan Fu,
- Abstract要約: 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印象的な能力を示している。
臨床用多エージェントシステム(CT-Agent)について紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.293367420559372
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) and multi-agent systems have shown impressive capabilities in natural language tasks but face challenges in clinical trial applications, primarily due to limited access to external knowledge. Recognizing the potential of advanced clinical trial tools that aggregate and predict based on the latest medical data, we propose an integrated solution to enhance their accessibility and utility. We introduce Clinical Agent System (CT-Agent), a Clinical multi-agent system designed for clinical trial tasks, leveraging GPT-4, multi-agent architectures, LEAST-TO-MOST, and ReAct reasoning technology. This integration not only boosts LLM performance in clinical contexts but also introduces novel functionalities. Our system autonomously manages the entire clinical trial process, demonstrating significant efficiency improvements in our evaluations, which include both computational benchmarks and expert feedback.
- Abstract（参考訳）: 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きたが、主に外部知識へのアクセスが限られているため、臨床試験では課題に直面している。
最新の医療データに基づいて集計・予測する先進的な臨床試験ツールの可能性を認識し,アクセシビリティと有用性を高める統合ソリューションを提案する。
GPT-4, マルチエージェントアーキテクチャ, LEAST-TO-MOST, およびReAct推論技術を活用する臨床用マルチエージェントシステムであるCT-Agentを紹介する。
この統合は、臨床の文脈でLLMのパフォーマンスを高めるだけでなく、新しい機能も導入する。
本システムでは, 臨床治験プロセス全体を自律的に管理し, 計算ベンチマークと専門家のフィードバックの両方を含む, 評価の大幅な効率向上を実証する。
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