論文の概要: ClinicalAgent: Clinical Trial Multi-Agent System with Large Language Model-based Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14777v2
- Date: Sat, 20 Jul 2024 07:52:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 01:51:11.407628
- Title: ClinicalAgent: Clinical Trial Multi-Agent System with Large Language Model-based Reasoning
- Title（参考訳）: クリニカルエージェント:大規模言語モデルに基づく推論を用いた治験マルチエージェントシステム
- Authors: Ling Yue, Sixue Xing, Jintai Chen, 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.04933261211837
- 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 (ClinicalAgent), 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. The proposed method achieves competitive predictive performance in clinical trial outcome prediction (0.7908 PR-AUC), obtaining a 0.3326 improvement over the standard prompt Method. Publicly available code can be found at https://anonymous.4open.science/r/ClinicalAgent-6671.
- 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, 多エージェントアーキテクチャ, LEAST-TO-MOST, ReAct推論技術を活用した臨床用多エージェントシステムClinicalAgent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。
提案手法は臨床試験結果予測(0.7908 PR-AUC)における競合予測性能を実現し,標準プロンプト法よりも0.3326改善した。
公開されているコードはhttps://anonymous.4open.science/r/ClinicalAgent-6671にある。
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