論文の概要: Zodiac: A Cardiologist-Level LLM Framework for Multi-Agent Diagnostics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02026v1
- Date: Wed, 02 Oct 2024 20:46:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-04 17:55:47.452902
- Title: Zodiac: A Cardiologist-Level LLM Framework for Multi-Agent Diagnostics
- Title(参考訳): Zodiac: マルチエージェント診断のための心臓科レベルのLLMフレームワーク
- Authors: Yuan Zhou, Peng Zhang, Mengya Song, Alice Zheng, Yiwen Lu, Zhiheng Liu, Yong Chen, Zhaohan Xi,
- Abstract要約: 心臓科レベルの専門性を備えたLLMフレームワークであるZODIACを紹介する。
ZODIACは、患者データから臨床的に関連する特徴を抽出することにより、心臓科医を支援する。
ZODIACは心電図装置(ECG)にうまく統合されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.111133984326154
- License:
- Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable progress in healthcare. However, a significant gap remains regarding LLMs' professionalism in domain-specific clinical practices, limiting their application in real-world diagnostics. In this work, we introduce ZODIAC, an LLM-powered framework with cardiologist-level professionalism designed to engage LLMs in cardiological diagnostics. ZODIAC assists cardiologists by extracting clinically relevant characteristics from patient data, detecting significant arrhythmias, and generating preliminary reports for the review and refinement by cardiologists. To achieve cardiologist-level professionalism, ZODIAC is built on a multi-agent collaboration framework, enabling the processing of patient data across multiple modalities. Each LLM agent is fine-tuned using real-world patient data adjudicated by cardiologists, reinforcing the model's professionalism. ZODIAC undergoes rigorous clinical validation with independent cardiologists, evaluated across eight metrics that measure clinical effectiveness and address security concerns. Results show that ZODIAC outperforms industry-leading models, including OpenAI's GPT-4o, Meta's Llama-3.1-405B, and Google's Gemini-pro, as well as medical-specialist LLMs like Microsoft's BioGPT. ZODIAC demonstrates the transformative potential of specialized LLMs in healthcare by delivering domain-specific solutions that meet the stringent demands of medical practice. Notably, ZODIAC has been successfully integrated into electrocardiography (ECG) devices, exemplifying the growing trend of embedding LLMs into Software-as-Medical-Device (SaMD).
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、医療において顕著な進歩を見せている。
しかし、LLMsの領域固有の臨床実践における専門性に関する大きなギャップは残っており、現実の診断における適用を制限している。
本研究は, 心疾患の診断にLDMを関与させるように設計された, 心臓科レベルの専門性を備えたZODIACについて紹介する。
ZODIACは、患者データから臨床的に関連性のある特徴を抽出し、重要な不整脈を検出し、心臓科医によるレビューと改善のための予備報告を生成することで、心臓科医を支援する。
心臓科レベルの専門性を達成するため、ZODIACはマルチエージェントの協調フレームワーク上に構築され、複数のモダリティにわたる患者データの処理を可能にする。
各LSMエージェントは、心臓科医によって調整された現実世界の患者データを使用して微調整され、モデルの専門性を強化する。
ZODIACは、臨床効果を測定し、セキュリティ上の懸念に対処する8つの指標で評価され、独立した心臓科医と厳格な臨床検証が行われている。
結果は、ZODIACがOpenAIのGPT-4o、MetaのLlama-3.1-405B、GoogleのGemini-pro、およびMicrosoftのBioGPTのような医療専門家のLSMなど、業界をリードするモデルより優れていることを示している。
ZODIACは、医療実践の厳しい要求を満たすドメイン固有のソリューションを提供することによって、医療における特殊なLSMの変革の可能性を示す。
特に、ZODIACは心電図(ECG)デバイスにうまく統合され、LSMをソフトウェア・アズ・メディカル・デバイス(SaMD)に組み込む傾向が強まっていることを実証している。
関連論文リスト
- medIKAL: Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs for Enhanced Clinical Diagnosis on EMRs [13.806201934732321]
medIKALは、診断能力を高めるために、LLM(Large Language Models)と知識グラフ(KG)を組み合わせる。
medIKALは、そのタイプに基づいて医療記録のエンティティに重み付けされた重要性を割り当て、KG内の候補疾患の正確な局在を可能にする。
新たに導入した中国のEMRデータセットの広範な実験により,medIKALの有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T13:56:52Z) - CliBench: Multifaceted Evaluation of Large Language Models in Clinical Decisions on Diagnoses, Procedures, Lab Tests Orders and Prescriptions [16.310913127940857]
我々はMIMIC IVデータセットから開発された新しいベンチマークであるCliBenchを紹介する。
このベンチマークは、臨床診断におけるLSMの能力を包括的かつ現実的に評価する。
臨床診断の熟練度を評価するため,先進LSMのゼロショット評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T11:10:17Z) - Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。
VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。
本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T23:19:28Z) - PRISM: Patient Records Interpretation for Semantic Clinical Trial Matching using Large Language Models [4.438101430231511]
本報告では,実世界のERHを用いた臨床治験の大規模評価について述べる。
本研究は, LLMsが適切な臨床試験で患者に正確に適合する能力を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T22:33:19Z) - Asclepius: A Spectrum Evaluation Benchmark for Medical Multi-Modal Large
Language Models [59.60384461302662]
医療マルチモーダル大言語モデル(Med-MLLM)を評価するための新しいベンチマークであるAsclepiusを紹介する。
Asclepiusは、異なる医療専門性と異なる診断能力の観点から、モデル能力の厳密かつ包括的に評価する。
また、6つのMed-MLLMの詳細な分析を行い、5人の専門家と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-17T08:04:23Z) - AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。
この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。
高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T06:46:48Z) - Surpassing GPT-4 Medical Coding with a Two-Stage Approach [1.7014913888753238]
GPT-4 LLMは、医療コーディングタスクのICD符号の過剰な数を予測する。
LLM-codexは,まずエビデンス提案を発生させ,LSTMに基づく検証段階を用いる2段階のICD符号予測手法である。
我々のモデルは、医学的コーディングの精度、稀な符号の精度、文章レベルの証拠の特定を同時に達成する唯一の方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T23:35:13Z) - Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for
Multimodal Medical Diagnosis [59.35504779947686]
GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。
評価対象は17の人体システムである。
GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。
疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T18:32:27Z) - MyoPS: A Benchmark of Myocardial Pathology Segmentation Combining
Three-Sequence Cardiac Magnetic Resonance Images [84.02849948202116]
本研究は,MyoPS(MyoPS)の医療画像解析における新たな課題を定義するものである。
myoPSは、MICCAI 2020とともにMyoPSチャレンジで最初に提案された3シーケンスの心臓磁気共鳴(CMR)画像を組み合わせている。
この課題は45対のCMR画像と予め整列されたCMR画像を提供し、アルゴリズムは3つのCMRシーケンスから補完的な情報を結合して病理領域を分割することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T06:37:23Z) - Automatic Assessment of Alzheimer's Disease Diagnosis Based on Deep
Learning Techniques [111.165389441988]
本研究では, MRI(sagittal magnetic resonance images)における疾患の存在を自動的に検出するシステムを開発する。
矢状面MRIは一般的には使われていないが、この研究は、少なくとも、ADを早期に同定する他の平面からのMRIと同じくらい効果があることを証明した。
本研究は,これらの分野でDLモデルを構築できることを実証する一方,TLは少ない例でタスクを完了するための必須のツールである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T11:37:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。