論文の概要: MDAgents: An Adaptive Collaboration of LLMs for Medical Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15155v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 16:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:33.796222
• Title: MDAgents: An Adaptive Collaboration of LLMs for Medical Decision-Making
• Title（参考訳）: MDAgents:医学的意思決定のためのLLMの適応的コラボレーション
• Authors: Yubin Kim, Chanwoo Park, Hyewon Jeong, Yik Siu Chan, Xuhai Xu, Daniel McDuff, Hyeonhoon Lee, Marzyeh Ghassemi, Cynthia Breazeal, Hae Won Park,
• Abstract要約: MDAgents(Medical Decision-making Agents)と呼ばれる新しいマルチエージェントフレームワークを導入する。 MDAgentsは、Large Language Models(LLMs)チームに対して、コラボレーション構造を自動的に割り当てる。 割り当てられた単独またはグループの共同作業構造は、実際の医療決定過程をエミュレートして、手元にある医療タスクに合わせて調整される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.74980058831342
• License:
• Abstract: Foundation models are becoming valuable tools in medicine. Yet despite their promise, the best way to leverage Large Language Models (LLMs) in complex medical tasks remains an open question. We introduce a novel multi-agent framework, named Medical Decision-making Agents (MDAgents) that helps address this gap by automatically assigning a collaboration structure to a team of LLMs. The assigned solo or group collaboration structure is tailored to the medical task at hand, emulating real-world medical decision-making processes adapted to tasks of varying complexities. We evaluate our framework and baseline methods using state-of-the-art LLMs across a suite of real-world medical knowledge and medical diagnosis benchmarks. MDAgents achieved the best performance in seven out of ten benchmarks on tasks requiring an understanding of medical knowledge and multi-modal reasoning, showing a significant improvement of up to 6.5% (p < 0.05) compared to previous methods' best performances. Ablation studies reveal that MDAgents effectively determines medical complexity to optimize for efficiency and accuracy across diverse medical tasks. Notably, the combination of moderator review and external medical knowledge in group collaboration resulted in an average accuracy improvement of 11.8%. Our code can be found at https://github.com/mitmedialab/MDAgents.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルは医療において貴重なツールになりつつある。 しかし、その約束にもかかわらず、複雑な医療タスクでLarge Language Models(LLM)を利用する最善の方法は、未解決の問題である。 我々は,MDAgents(Medical Decision-making Agents)と呼ばれる新しいマルチエージェントフレームワークを導入する。 割り当てられた単独またはグループの共同作業構造は、様々な複雑さのタスクに適応した実世界の医療意思決定プロセスをエミュレートして、手前の医療タスクに合わせて調整される。 我々は,実世界の医療知識と診断ベンチマークを用いて,最先端のLCMを用いて,フレームワークとベースラインの手法を評価した。 MDAgentsは医療知識とマルチモーダル推論の理解を必要とするタスクのベンチマーク10点中7点中7点において最高のパフォーマンスを達成し、従来の方法と比較して最大6.5%(p < 0.05)の大幅な改善を示した。 アブレーション研究により、MDAgentsは医療の複雑さを効果的に決定し、様々な医療タスクにおける効率と精度を最適化することが明らかになった。 特に、グループコラボレーションにおけるモデレーターレビューと外部医療知識の組み合わせにより、平均精度は11.8%向上した。 私たちのコードはhttps://github.com/mitmedialab/MDAgents.comにある。

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