論文の概要: AIPatient: Simulating Patients with EHRs and LLM Powered Agentic Workflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18924v2
• Date: Tue, 1 Oct 2024 17:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 05:22:53.034317
• Title: AIPatient: Simulating Patients with EHRs and LLM Powered Agentic Workflow
• Title（参考訳）: AIPatient: EHR と LLM によるエージェントワークフローのシミュレーション
• Authors: Huizi Yu, Jiayan Zhou, Lingyao Li, Shan Chen, Jack Gallifant, Anye Shi, Xiang Li, Wenyue Hua, Mingyu Jin, Guang Chen, Yang Zhou, Zhao Li, Trisha Gupte, Ming-Li Chen, Zahra Azizi, Yongfeng Zhang, Themistocles L. Assimes, Xin Ma, Danielle S. Bitterman, Lin Lu, Lizhou Fan,
• Abstract要約: 本稿では,AIPatient Knowledge Graph (AIPatient KG) を入力とし,生成バックボーンとしてReasoning Retrieval-Augmented Generation (RAG) を開発した。 Reasoning RAGは、検索、KGクエリ生成、抽象化、チェッカー、書き直し、要約を含むタスクにまたがる6つのLLMエージェントを活用する。 ANOVA F-value 0.6126, p>0.1, ANOVA F-value 0.782, p>0.1, ANOVA F-value 0.782, p>0.1, ANOVA F-value 0.6126, p>0.1)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.8495939261319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Simulated patient systems play a crucial role in modern medical education and research, providing safe, integrative learning environments and enabling clinical decision-making simulations. Large Language Models (LLM) could advance simulated patient systems by replicating medical conditions and patient-doctor interactions with high fidelity and low cost. However, ensuring the effectiveness and trustworthiness of these systems remains a challenge, as they require a large, diverse, and precise patient knowledgebase, along with a robust and stable knowledge diffusion to users. Here, we developed AIPatient, an advanced simulated patient system with AIPatient Knowledge Graph (AIPatient KG) as the input and the Reasoning Retrieval-Augmented Generation (Reasoning RAG) agentic workflow as the generation backbone. AIPatient KG samples data from Electronic Health Records (EHRs) in the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-III database, producing a clinically diverse and relevant cohort of 1,495 patients with high knowledgebase validity (F1 0.89). Reasoning RAG leverages six LLM powered agents spanning tasks including retrieval, KG query generation, abstraction, checker, rewrite, and summarization. This agentic framework reaches an overall accuracy of 94.15% in EHR-based medical Question Answering (QA), outperforming benchmarks that use either no agent or only partial agent integration. Our system also presents high readability (median Flesch Reading Ease 77.23; median Flesch Kincaid Grade 5.6), robustness (ANOVA F-value 0.6126, p>0.1), and stability (ANOVA F-value 0.782, p>0.1). The promising performance of the AIPatient system highlights its potential to support a wide range of applications, including medical education, model evaluation, and system integration.
• Abstract（参考訳）: シミュレーション患者システムは、現代医学教育と研究において重要な役割を担い、安全で統合的な学習環境を提供し、臨床意思決定シミュレーションを可能にする。 大言語モデル(LLM)は、医療条件と患者と医師の相互作用を高忠実で低コストで再現することにより、シミュレートされた患者システムを促進することができる。 しかし、これらのシステムの有効性と信頼性の確保は、ユーザへの堅牢で安定した知識拡散とともに、大きく、多様性があり、正確な患者知識ベースを必要とするため、依然として課題である。 そこで我々は,AIPatient Knowledge Graph(AIPatient KG)を入力とし,Reasoning Retrieval-Augmented Generation(Reasoning RAG)エージェントワークフローを生成バックボーンとして開発した。 AIPatient KGは、Electronic Health Records (EHRs)のデータをMIMIC-IIIデータベースに収集し、知識ベース妥当性の高い1,495人の臨床的に多様で関連性の高いコホートを生成する(F1 0.89)。 Reasoning RAGは、検索、KGクエリ生成、抽象化、チェッカー、書き直し、要約を含むタスクにまたがる6つのLLMエージェントを活用する。 このエージェントフレームワークは、EHRベースの医療質問回答(QA)で94.15%の精度に達する。 また,高い可読性 (中間フレッシュ読解率77.23), 中央フレッシュキンケイド級5.6), 頑健性 (ANOVA F値0.6126, p>0.1), 安定性 (ANOVA F値0.782, p>0.1) を示す。 AIPatient システムの有望な性能は、医学教育、モデル評価、システム統合など幅広い応用をサポートする可能性を強調している。

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