論文の概要: Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02957v3
• Date: Fri, 17 Jan 2025 11:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:57:53.451998
• Title: Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents
• Title（参考訳）: エージェント・インスティテュート : 進化可能な医療エージェントを持つ病院のシミュレーション
• Authors: Junkai Li, Yunghwei Lai, Weitao Li, Jingyi Ren, Meng Zhang, Xinhui Kang, Siyu Wang, Peng Li, Ya-Qin Zhang, Weizhi Ma, Yang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療人工知能(AI)における新しい技術革新の波を引き起こした 治療過程全体をシミュレートした,エージェント病院という病院のシミュラムを紹介した。 シラクラム内では、医師は、手動でトレーニングデータをラベル付けすることなく、多数の患者エージェントを治療することで、進化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.721008909326024
• License:
• Abstract: The recent rapid development of large language models (LLMs) has sparked a new wave of technological revolution in medical artificial intelligence (AI). While LLMs are designed to understand and generate text like a human, autonomous agents that utilize LLMs as their "brain" have exhibited capabilities beyond text processing such as planning, reflection, and using tools by enabling their "bodies" to interact with the environment. We introduce a simulacrum of hospital called Agent Hospital that simulates the entire process of treating illness, in which all patients, nurses, and doctors are LLM-powered autonomous agents. Within the simulacrum, doctor agents are able to evolve by treating a large number of patient agents without the need to label training data manually. After treating tens of thousands of patient agents in the simulacrum (human doctors may take several years in the real world), the evolved doctor agents outperform state-of-the-art medical agent methods on the MedQA benchmark comprising US Medical Licensing Examination (USMLE) test questions. Our methods of simulacrum construction and agent evolution have the potential in benefiting a broad range of applications beyond medical AI.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の急速な発展は、医療人工知能(AI)における新しい技術革新の波を引き起こしている。 LLMは人間のようにテキストを理解・生成するように設計されているが、LSMを「脳」として利用する自律エージェントは「身体」が環境と対話できるようにすることで、計画、反射、ツールの使用といったテキスト処理以上の能力を発揮している。 我々は, 患者, 看護師, 医師がLDMを駆使した自律型エージェントである, 疾患治療の全過程をシミュレートする, エージェント病院という病院のシミュラクルを紹介した。 シラクラム内では、医師は、手動でトレーニングデータをラベル付けすることなく、多数の患者エージェントを治療することで、進化することができる。 シミュラクルムで何万もの患者エージェント(人間の医師は実世界で数年かかるかもしれない)を治療した後、進化した医師エージェントは、USMLE(US Medical Licensing Examination)テスト質問を含むMedQAベンチマークで最先端の医療エージェントメソッドより優れている。 我々のシミュララム構築とエージェント進化の方法は、医療用AI以外の幅広い応用に利益をもたらす可能性がある。

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