論文の概要: MedAide: Towards an Omni Medical Aide via Specialized LLM-based Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12532v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:22:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:27.871117
• Title: MedAide: Towards an Omni Medical Aide via Specialized LLM-based Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: MedAide: LLMによるマルチエージェントコラボレーションによるOmniメディカルエイドを目指して
• Authors: Jinjie Wei, Dingkang Yang, Yanshu Li, Qingyao Xu, Zhaoyu Chen, Mingcheng Li, Yue Jiang, Xiaolu Hou, Lihua Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)による対話システムは、現在医療分野において潜在的に有望であることを示している。 本稿では,医療専門サービスのためのオムニ・メディカル・マルチエージェント・コラボレーション・フレームワークであるMedAideを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.062646854608094
• License:
• Abstract: Large Language Model (LLM)-driven interactive systems currently show potential promise in healthcare domains. Despite their remarkable capabilities, LLMs typically lack personalized recommendations and diagnosis analysis in sophisticated medical applications, causing hallucinations and performance bottlenecks. To address these challenges, this paper proposes MedAide, an LLM-based omni medical multi-agent collaboration framework for specialized healthcare services. Specifically, MedAide first performs query rewriting through retrieval-augmented generation to accomplish accurate medical intent understanding. Immediately, we devise a contextual encoder to obtain intent prototype embeddings, which are used to recognize fine-grained intents by similarity matching. According to the intent relevance, the activated agents collaborate effectively to provide integrated decision analysis. Extensive experiments are conducted on four medical benchmarks with composite intents. Experimental results from automated metrics and expert doctor evaluations show that MedAide outperforms current LLMs and improves their medical proficiency and strategic reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)による対話システムは、現在医療分野において潜在的に有望であることを示している。 優れた能力にもかかわらず、LSMは高度な医療応用においてパーソナライズされた推奨と診断分析が欠如しており、幻覚とパフォーマンスボトルネックを引き起こしている。 これらの課題に対処するために, LLM をベースとした医療用マルチエージェントコラボレーションフレームワーク MedAide を提案する。 具体的には、MedAideは検索拡張世代によるクエリ書き換えを行い、正確な医学的意図理解を実現する。 コンテクストエンコーダを設計し、類似性マッチングにより微細なインテントを認識できるインテントプロトタイプの埋め込みを実現する。 意図的関連性により、活性化されたエージェントは効果的に協力し、統合的な意思決定分析を提供する。 総合的な実験は、複合的な意図を持つ4つの医療ベンチマークで実施される。 自動測定と専門医の評価による実験結果から,MedAide は現在の LLM よりも優れ,医療能力と戦略的推論を改善することが示された。

関連論文リスト

• Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。 医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。 実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z)
• RuleAlign: Making Large Language Models Better Physicians with Diagnostic Rule Alignment [54.91736546490813]
  本稿では,大規模言語モデルと特定の診断規則との整合性を考慮したルールアラインフレームワークを提案する。 患者と医師間の規則に基づくコミュニケーションを含む医療対話データセットを開発した。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T17:44:40Z)
• MDAgents: An Adaptive Collaboration of LLMs for Medical Decision-Making [45.74980058831342]
  MDAgents(Medical Decision-making Agents)と呼ばれる新しいマルチエージェントフレームワークを導入する。 割り当てられた単独またはグループの共同作業構造は、実際の医療決定過程をエミュレートして、手元にある医療タスクに合わせて調整される。 MDAgentsは医療知識の理解を必要とするタスクに関する10のベンチマークのうち7つのベンチマークで最高のパフォーマンスを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T06:30:05Z)
• MedKP: Medical Dialogue with Knowledge Enhancement and Clinical Pathway Encoding [48.348511646407026]
  本稿では,知識向上と臨床パスウェイ符号化フレームワークを用いた医療対話について紹介する。 このフレームワークは、医療知識グラフを介して外部知識増強モジュールと、医療機関および医師の行動を介して、内部臨床経路をコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T10:57:45Z)
• 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)
• MedAgents: Large Language Models as Collaborators for Zero-shot Medical Reasoning [35.804520192679874]
  大規模言語モデル(LLM)は医療や医療において重大な障壁に直面している。 MedAgentsは医療分野のための新しい多分野連携フレームワークである。 私たちの研究は、現実世界のシナリオに適用可能なゼロショット設定に焦点を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:47:58Z)
• Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial Healthcare Assistant: A Review [16.008511195589925]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のレベルの言語理解と推論を模倣する有望な能力を示している。 本稿では,医学におけるLSMの応用と意義について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:51:36Z)

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。