論文の概要: MALADE: Orchestration of LLM-powered Agents with Retrieval Augmented Generation for Pharmacovigilance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01869v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 22:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:01:12.266928
• Title: MALADE: Orchestration of LLM-powered Agents with Retrieval Augmented Generation for Pharmacovigilance
• Title（参考訳）: MALADE: 薬局用LLM剤と検索用増強剤の併用
• Authors: Jihye Choi, Nils Palumbo, Prasad Chalasani, Matthew M. Engelhard, Somesh Jha, Anivarya Kumar, David Page,
• Abstract要約: 本稿ではPhV(Pharmacovigilance)の問題に焦点をあて,さまざまなテキストソースからADE(Adverse Drug Events)を特定することの重要性と課題について述べる。 MALADEは,薬物ラベルデータからADEを抽出するための大規模言語モデルと検索拡張生成を用いた,最初の効果的な協調型マルチエージェントシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.008132675107355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of Large Language Models (LLMs), given their remarkable text understanding and generation abilities, there is an unprecedented opportunity to develop new, LLM-based methods for trustworthy medical knowledge synthesis, extraction and summarization. This paper focuses on the problem of Pharmacovigilance (PhV), where the significance and challenges lie in identifying Adverse Drug Events (ADEs) from diverse text sources, such as medical literature, clinical notes, and drug labels. Unfortunately, this task is hindered by factors including variations in the terminologies of drugs and outcomes, and ADE descriptions often being buried in large amounts of narrative text. We present MALADE, the first effective collaborative multi-agent system powered by LLM with Retrieval Augmented Generation for ADE extraction from drug label data. This technique involves augmenting a query to an LLM with relevant information extracted from text resources, and instructing the LLM to compose a response consistent with the augmented data. MALADE is a general LLM-agnostic architecture, and its unique capabilities are: (1) leveraging a variety of external sources, such as medical literature, drug labels, and FDA tools (e.g., OpenFDA drug information API), (2) extracting drug-outcome association in a structured format along with the strength of the association, and (3) providing explanations for established associations. Instantiated with GPT-4 Turbo or GPT-4o, and FDA drug label data, MALADE demonstrates its efficacy with an Area Under ROC Curve of 0.90 against the OMOP Ground Truth table of ADEs. Our implementation leverages the Langroid multi-agent LLM framework and can be found at https://github.com/jihyechoi77/malade.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLMs)の時代には、その顕著なテキスト理解と生成能力から、信頼に値する医療知識の合成、抽出、要約のための新しいLCMベースの手法を開発するという、前例のない機会がある。 本稿では,医学文献,臨床ノート,薬物ラベルなど,多種多様なテキストソースから副薬物イベント(ADE)を識別する上で,PhV(Pharmacovigilance)の問題に焦点をあてる。 残念なことに、この課題は薬物や結果の用語のバリエーションを含む要因によって妨げられ、ADEの記述は大量の物語テキストに埋もれていることが多い。 薬物ラベルデータからADEを抽出するためのLLMとRetrieval Augmented Generationを併用した,初の効果的な協調型マルチエージェントシステムであるMALADEを提案する。 この手法は、テキストリソースから抽出された関連情報を用いてLLMにクエリを拡張し、拡張データと整合した応答を構成するようLLMに指示する。 MALADEは一般のLCM非依存アーキテクチャであり,(1)医学文献,薬物ラベル,FDAツール(例:OpenFDA薬物情報API)など,さまざまな外部資料を活用すること,(2)学会の強みとともに構造化されたフォーマットで薬物アウトカムアソシエーションを抽出すること,(3)確立されたアソシエーションの説明を提供すること,などが特徴である。 GPT-4 Turbo または GPT-4o とFDA の薬物ラベルデータを用いて、MALADE は OMOP Ground Truth table of ADEs に対して 0.90 ROC Curve の Area Under ROC Curve で有効性を示す。 我々の実装はLangroid Multi-agent LLMフレームワークを利用しており、https://github.com/jihyechoi77/malade.comで見ることができる。

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