論文の概要: Simulated patient systems are intelligent when powered by large language model-based AI agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18924v3
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:10:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 19:17:25.892197
• Title: Simulated patient systems are intelligent when powered by large language model-based AI agents
• Title（参考訳）: シミュレーションされた患者システムは、大規模言語モデルに基づくAIエージェントによって駆動される
• Authors: Huizi Yu, Jiayan Zhou, Lingyao Li, Shan Chen, Jack Gallifant, Anye Shi, Xiang Li, Jingxian He, Wenyue Hua, Mingyu Jin, Guang Chen, Yang Zhou, Zhao Li, Trisha Gupte, Ming-Li Chen, Zahra Azizi, Yongfeng Zhang, Yanqiu Xing, Themistocles L. Danielle S. Bitterman, Themistocles L. Assimes, Xin Ma, Lin Lu, Lizhou Fan,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルに基づくAIエージェントを用いた,インテリジェントシミュレートされた患者システムAIatientを開発した。 このシステムにはRetrieval Augmented Generationフレームワークが組み込まれており、複雑な推論のために6つのタスク固有のLLMベースのAIエージェントが使用されている。 シミュレーションの現実のために、このシステムはAIPatient KG (Knowledge Graph) も利用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.73072809937573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Simulated patient systems play an important role in modern medical education and research, providing safe, integrative medical training environments and supporting clinical decision-making simulations. We developed AIPatient, an intelligent simulated patient system powered by large language model-based AI agents. The system incorporates the Retrieval Augmented Generation (RAG) framework, powered by six task-specific LLM-based AI agents for complex reasoning. For simulation reality, the system is also powered by the AIPatient KG (Knowledge Graph), built with de-identified real patient data from the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-III database. Primary outcomes showcase the system's intelligence, including the system's accuracy in Electronic Record (EHR)-based medical Question Answering (QA), readability, robustness, and stability. The system achieved a QA accuracy of 94.15% when all six AI agents present, surpassing benchmarks with partial or no agent integration. Its knowledgebase demonstrated high validity (F1 score=0.89). Readability scores showed median Flesch Reading Ease at 77.23 and median Flesch Kincaid Grade at 5.6, indicating accessibility to all medical professionals. Robustness and stability were confirmed with non-significant variance (ANOVA F-value=0.6126, p > 0.1; F-value=0.782, p > 0.1). A user study with medical students further demonstrated that AIPatient offers high fidelity, strong usability, and effective educational value, performing comparably or better than human-simulated patients in medical history-taking scenarios. The promising intelligence 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、近代医療教育と研究において重要な役割を担い、安全で統合的な医療訓練環境を提供し、臨床意思決定シミュレーションをサポートする。 我々は,大規模言語モデルに基づくAIエージェントを用いた,インテリジェントシミュレートされた患者システムAIatientを開発した。 このシステムは、複雑な推論のために6つのタスク固有のLLMベースのAIエージェントによって駆動されるRetrieval Augmented Generation (RAG)フレームワークを組み込んでいる。 AIPatient KG (Knowledge Graph)は、MIMIC-IIIデータベースから特定されていない実際の患者データによって構築されている。 主な成果は、電子記録(EHR)に基づく医療質問応答(QA)におけるシステムの正確性、可読性、堅牢性、安定性など、システムの知性を示す。 このシステムは6人のAIエージェントが揃ったときのQA精度94.15%を達成し、部分的または非エージェント統合のベンチマークを上回った。 その知識ベースは高い妥当性を示した(F1 score=0.89)。 可読性スコアは、Flesch Reading Easeが77.23で、Flesch Kincaid Gradeが5.6で、すべての医療従事者へのアクセシビリティを示している。 ANOVA F-value=0.6126, p > 0.1; F-value=0.782, p > 0.1。 医学生とのユーザスタディにより,AIPatientは,医療史的シナリオにおけるヒトシミュレーション患者よりも,高い忠実度,強力なユーザビリティ,効果的な教育価値を提供することが示された。 AIPatient Systemの有望なインテリジェンスは、医療教育、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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