論文の概要: Exploring LLM Multi-Agents for ICD Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15363v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 15:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 07:21:03.980648
• Title: Exploring LLM Multi-Agents for ICD Coding
• Title（参考訳）: ICD符号化のためのLLMマルチエージェントの探索
• Authors: Rumeng Li, Xun Wang, Hong Yu,
• Abstract要約: 5 個のエージェントで実世界の符号化プロセスを模倣する,新しい ICD 符号化手法を提案する。 提案するマルチエージェントコーディングフレームワークは,共通コードと稀コードの両方のパフォーマンスを大幅に向上させることを示す。 また,本手法は,事前学習や微調整を必要とする最先端のICD符号化手法と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.730751450511333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive and diverse abilities that can benefit various domains, such as zero and few-shot information extraction from clinical text without domain-specific training. However, for the ICD coding task, they often hallucinate key details and produce high recall but low precision results due to the high-dimensional and skewed distribution of the ICD codes. Existing LLM-based methods fail to account for the complex and dynamic interactions among the human agents involved in coding, such as patients, physicians, and coders, and they lack interpretability and reliability. In this paper, we present a novel multi-agent method for ICD coding, which mimics the real-world coding process with five agents: a patient agent, a physician agent, a coder agent, a reviewer agent, and an adjuster agent. Each agent has a specific function and uses a LLM-based model to perform it. We evaluate our method on the MIMIC-III dataset and show that our proposed multi-agent coding framework substantially improves performance on both common and rare codes compared to Zero-shot Chain of Thought (CoT) prompting and self-consistency with CoT. The ablation study confirms the proposed agent roles' efficacy. Our method also matches the state-of-the-art ICD coding methods that require pre-training or fine-tuning, in terms of coding accuracy, rare code accuracy, and explainability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン固有の訓練を受けずに、臨床テキストからゼロや少数ショットの情報を抽出するなど、様々な領域に利益をもたらす、印象的で多様な能力を示してきた。 しかし、ICD符号化タスクでは、しばしば鍵の詳細を幻覚させ、ICD符号の高次元かつ歪んだ分布のために、高いリコールと低い精度で結果を生成する。 既存のLCMベースの手法では、患者、医師、プログラマといったコーディングに関わる人間のエージェント間の複雑な動的相互作用を考慮できないため、解釈可能性や信頼性が欠如している。 本稿では, 患者エージェント, 医師エージェント, コーダエージェント, レビューエージェント, 調整エージェントの5つのエージェントで, 現実のコーディングプロセスを模倣した新しいICD符号化手法を提案する。 各エージェントは特定の機能を持ち、LSMベースのモデルを使用して実行する。 提案手法をMIMIC-IIIデータセット上で評価した結果,提案手法は,CoTとの自己整合性を促進させるZero-shot Chain(CoT)と比較して,一般的な符号と稀な符号の両方の性能を大幅に向上させることがわかった。 アブレーション研究は、提案されたエージェントロールの有効性を確認する。 また,本手法は,コーディング精度,希少符号精度,説明可能性の観点から,事前学習や微調整を必要とする最先端のICD符号化手法と一致する。

関連論文リスト

• PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [51.509573838103854]
  医用画像セグメンテーションのための半教師付き学習フレームワークであるプログレッシブ平均教師(PMT)を提案する。 我々のPMTは、トレーニングプロセスにおいて、堅牢で多様な特徴を学習することで、高忠実な擬似ラベルを生成する。 CT と MRI の異なる2つのデータセットに対する実験結果から,本手法が最先端の医用画像分割法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T15:02:25Z)
• Auxiliary Knowledge-Induced Learning for Automatic Multi-Label Medical Document Classification [22.323705343864336]
  3つのアイデアを取り入れた新しいICDインデクシング手法を提案する。 臨床ノートから情報を収集するために,多レベル深部拡張残差畳み込みエンコーダを用いた。 我々はICD分類の課題を医療記録の補助的知識で定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T13:44:07Z)
• RL-GPT: Integrating Reinforcement Learning and Code-as-policy [82.1804241891039]
  本稿では,低速エージェントと高速エージェントからなる2レベル階層型フレームワークRL-GPTを提案する。 遅いエージェントはコーディングに適したアクションを分析し、速いエージェントはコーディングタスクを実行する。 この分解は、各エージェントが特定のタスクに効果的に集中し、パイプライン内で非常に効率的なことを証明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T16:07:22Z)
• CoRelation: Boosting Automatic ICD Coding Through Contextualized Code Relation Learning [56.782963838838036]
  我々は,ICDコード表現の学習を促進するために,文脈的かつ柔軟なフレームワークである新しい手法を提案する。 提案手法では,可能なすべてのコード関係をモデル化する際の臨床ノートのコンテキストを考慮した,依存型学習パラダイムを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T03:25:28Z)
• A Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of LLMs [72.65956436513241]
  復号法は、次世代の予測器から実用的なタスク解決器に言語モデルを変換する上で、必須の役割を果たす。 本稿では,大規模言語モデルの文脈における様々な復号法を包括的かつ多面的に分析する。 その結果,復号法の性能は特にタスク依存的であり,アライメント,モデルサイズ,量子化などの要因に影響されていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T11:14:53Z)
• Accurate and Well-Calibrated ICD Code Assignment Through Attention Over Diverse Label Embeddings [1.201425717264024]
  ICDコードを臨床テキストに手動で割り当てるのは、時間がかかり、エラーが発生し、コストがかかる。 本稿では,ICDの自動符号化のための新しい手法について述べる。 MIMIC-IIIデータセットの異なる分割による実験は、提案手法がICD符号化における現在の最先端モデルより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:40:23Z)
• Automated clinical coding using off-the-shelf large language models [10.365958121087305]
  診断用ICD符号を患者病院入院に割り当てる作業は、典型的には、熟練した人間のコーダーによって行われる。 自動ICD符号化への取り組みは、教師付きディープラーニングモデルによって支配されている。 本研究では,既製の事前学習型大規模言語モデルを活用し,実用的ソリューションを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T11:56:48Z)
• ICDBigBird: A Contextual Embedding Model for ICD Code Classification [71.58299917476195]
  文脈単語埋め込みモデルは、複数のNLPタスクにおいて最先端の結果を得た。 ICDBigBirdは、Graph Convolutional Network(GCN)を統合するBigBirdベースのモデルである。 ICD分類作業におけるBigBirdモデルの有効性を実世界の臨床データセットで実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T20:59:56Z)
• TransICD: Transformer Based Code-wise Attention Model for Explainable ICD Coding [5.273190477622007]
  国際疾患分類法 (ICD) は, 医療分野の請求システムにおいて有効かつ重要であることが示されている。 現在、ICDコードは手動で臨床メモに割り当てられており、多くのエラーを引き起こす可能性がある。 本稿では,文書のトークン間の相互依存を捉えるためにトランスフォーマーベースのアーキテクチャを適用し,コードワイド・アテンション・メカニズムを用いて文書全体のコード固有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-28T05:34:32Z)
• A Meta-embedding-based Ensemble Approach for ICD Coding Prediction [64.42386426730695]
  国際疾病分類 (icd) は、世界中で臨床コーディングに使われているデファクトコードである。 これらのコードにより、医療提供者は償還を請求し、診断情報の効率的な保管と検索を容易にします。 提案手法は,日常的な医学データと科学論文の外部知識を用いて,効果的に単語ベクトルを訓練することにより,神経モデルの性能を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T17:49:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。