Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ensuring Ground Truth Accuracy in Healthcare with the EVINCE framework

論文の概要: Ensuring Ground Truth Accuracy in Healthcare with the EVINCE framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15808v2
Date: Tue, 28 May 2024 05:11:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 00:20:06.414407
Title: Ensuring Ground Truth Accuracy in Healthcare with the EVINCE framework
Title（参考訳）: EVINCEフレームワークによる医療現場の真偽の確認
Authors: Edward Y. Chang,
Abstract要約: 機械学習モデルによる誤ったラベル付きデータの臨床実践への伝播は容認できない。本稿では,1)診断精度の向上を目的としたEVINCEと,2)誤診の修正とトレーニングデータエラーの最小化を目的としたシステムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Misdiagnosis is a significant issue in healthcare, leading to harmful consequences for patients. The propagation of mislabeled data through machine learning models into clinical practice is unacceptable. This paper proposes EVINCE, a system designed to 1) improve diagnosis accuracy and 2) rectify misdiagnoses and minimize training data errors. EVINCE stands for Entropy Variation through Information Duality with Equal Competence, leveraging this novel theory to optimize the diagnostic process using multiple Large Language Models (LLMs) in a structured debate framework. Our empirical study verifies EVINCE to be effective in achieving its design goals.
Abstract（参考訳）: 誤診は医療において重大な問題であり、患者に有害な結果をもたらす。機械学習モデルによる誤ったラベル付きデータの臨床実践への伝播は容認できない。本稿では,EVINCEを提案する。 1【診断精度の向上】 2)誤診断を正し、トレーニングデータエラーを最小限にする。 EVINCE は、情報二重性によるエントロピー変化と等能力による表現であり、この新しい理論を利用して、構造化された議論フレームワークにおける複数の大規模言語モデル (LLM) を用いた診断プロセスを最適化する。我々の実証研究はEVINCEが設計目標を達成するのに有効であることを検証している。

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