論文の概要: CoD, Towards an Interpretable Medical Agent using Chain of Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13301v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 09:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 16:12:25.884064
• Title: CoD, Towards an Interpretable Medical Agent using Chain of Diagnosis
• Title（参考訳）: 診断の連鎖を利用した解釈可能な医療エージェントを目指すCoD
• Authors: Junying Chen, Chi Gui, Anningzhe Gao, Ke Ji, Xidong Wang, Xiang Wan, Benyou Wang,
• Abstract要約: CoD(Chain-of-Diagnosis)は、診断過程を医師の思考過程を反映した診断連鎖に変換する。 CoDは、意思決定における透明性を確保するために、病気の信頼性分布を出力する。 診断GPTは9604の疾患を診断することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.28995062833098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of medical diagnosis has undergone a significant transformation with the advent of large language models (LLMs), yet the challenges of interpretability within these models remain largely unaddressed. This study introduces Chain-of-Diagnosis (CoD) to enhance the interpretability of LLM-based medical diagnostics. CoD transforms the diagnostic process into a diagnostic chain that mirrors a physician's thought process, providing a transparent reasoning pathway. Additionally, CoD outputs the disease confidence distribution to ensure transparency in decision-making. This interpretability makes model diagnostics controllable and aids in identifying critical symptoms for inquiry through the entropy reduction of confidences. With CoD, we developed DiagnosisGPT, capable of diagnosing 9604 diseases. Experimental results demonstrate that DiagnosisGPT outperforms other LLMs on diagnostic benchmarks. Moreover, DiagnosisGPT provides interpretability while ensuring controllability in diagnostic rigor.
• Abstract（参考訳）: 医学診断の分野は、大きな言語モデル(LLM)の出現とともに大きな変革を遂げてきたが、これらのモデルにおける解釈可能性の課題は、ほとんど未解決のままである。 本研究は, LLMに基づく診断の解釈可能性を高めるために, CoD (Chain-of-Diagnosis) を導入する。 CoDは診断プロセスを、医師の思考過程を反映した診断連鎖に変換し、透明な推論経路を提供する。 さらに、CoDは、意思決定における透明性を確保するために、病気の信頼性分布を出力する。 この解釈可能性により、モデル診断は制御可能となり、信頼性のエントロピーの低減を通じて、調査のための重要な症状を識別する助けとなる。 9604症例を診断できる診断用GPTを開発した。 実験の結果,診断GPTは診断ベンチマークにおいて他のLLMよりも優れていた。 さらに、診断GPTは、診断リガーの可制御性を確保しつつ、解釈可能性を提供する。

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