論文の概要: MEDCO: Medical Education Copilots Based on A Multi-Agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12496v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 15:41:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 13:12:21.499934
• Title: MEDCO: Medical Education Copilots Based on A Multi-Agent Framework
• Title（参考訳）: MEDCO:マルチエージェントフレームワークに基づく医療教育パイロット
• Authors: Hao Wei, Jianing Qiu, Haibao Yu, Wu Yuan,
• Abstract要約: MEDCOは、現実世界の医療訓練環境をエミュレートするために特別に開発された、マルチエージェントベースのパトロールシステムである。 本フレームワークでは,熟練した質問応答スキルの習得,複数学際的コラボレーション,学生間のピアディスカッションが重視されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.332013890649531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have had a significant impact on diverse research domains, including medicine and healthcare. However, the potential of LLMs as copilots in medical education remains underexplored. Current AI-assisted educational tools are limited by their solitary learning approach and inability to simulate the multi-disciplinary and interactive nature of actual medical training. To address these limitations, we propose MEDCO (Medical EDucation COpilots), a novel multi-agent-based copilot system specially developed to emulate real-world medical training environments. MEDCO incorporates three primary agents: an agentic patient, an expert doctor, and a radiologist, facilitating a multi-modal and interactive learning environment. Our framework emphasizes the learning of proficient question-asking skills, multi-disciplinary collaboration, and peer discussions between students. Our experiments show that simulated virtual students who underwent training with MEDCO not only achieved substantial performance enhancements comparable to those of advanced models, but also demonstrated human-like learning behaviors and improvements, coupled with an increase in the number of learning samples. This work contributes to medical education by introducing a copilot that implements an interactive and collaborative learning approach. It also provides valuable insights into the effectiveness of AI-integrated training paradigms.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は医学や医療など様々な研究領域に大きな影響を与えている。 しかし、医学教育における副操縦士としてのLLMの可能性はいまだ解明されていない。 現在のAI支援教育ツールは、その独学的な学習アプローチと、実際の医療訓練の複数の学際的でインタラクティブな性質をシミュレートできないことで制限されている。 これらの制約に対処するため,MEDCO(Medical EDucation Copilots)を提案する。 MEDCOには、エージェント患者、専門医、放射線技師の3つの主要なエージェントが組み込まれており、マルチモーダルでインタラクティブな学習環境を促進する。 本フレームワークでは,熟練した質問応答スキルの習得,複数学際的コラボレーション,学生間のピアディスカッションが重視されている。 実験の結果,MEDCOの訓練を受けた仮想学生は,高度なモデルに匹敵する性能向上を達成できただけでなく,学習サンプルの増加とともに,人間的な学習行動や改善を実証した。 この研究は、対話的で協調的な学習アプローチを実装するコピロットを導入することで、医学教育に寄与する。 また、AI統合トレーニングパラダイムの有効性に関する貴重な洞察を提供する。

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