論文の概要: IMAS: A Comprehensive Agentic Approach to Rural Healthcare Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12868v1
- Date: Sun, 13 Oct 2024 23:07:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:23:03.031953
- Title: IMAS: A Comprehensive Agentic Approach to Rural Healthcare Delivery
- Title（参考訳）: IMAS: 地域医療提供における総合的エージェント的アプローチ
- Authors: Agasthya Gangavarapu, Ananya Gangavarapu,
- Abstract要約: 本稿では,農村部における医療提供の改善を目的としたエージェント・メディカル・アシスタントシステムを提案する。
このシステムは、翻訳、医療複雑性評価、専門家ネットワークの統合、応答単純化の5つの重要なコンポーネントで構成されている。
MedQA,PubMedQAおよびJAMAデータセットを用いた評価結果は、この統合アプローチが農村の医療従事者の有効性を著しく向上させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Since the onset of COVID-19, rural communities worldwide have faced significant challenges in accessing healthcare due to the migration of experienced medical professionals to urban centers. Semi-trained caregivers, such as Community Health Workers (CHWs) and Registered Medical Practitioners (RMPs), have stepped in to fill this gap, but often lack formal training. This paper proposes an advanced agentic medical assistant system designed to improve healthcare delivery in rural areas by utilizing Large Language Models (LLMs) and agentic approaches. The system is composed of five crucial components: translation, medical complexity assessment, expert network integration, final medical advice generation, and response simplification. Our innovative framework ensures context-sensitive, adaptive, and reliable medical assistance, capable of clinical triaging, diagnostics, and identifying cases requiring specialist intervention. The system is designed to handle cultural nuances and varying literacy levels, providing clear and actionable medical advice in local languages. Evaluation results using the MedQA, PubMedQA, and JAMA datasets demonstrate that this integrated approach significantly enhances the effectiveness of rural healthcare workers, making healthcare more accessible and understandable for underserved populations. All code and supplemental materials associated with the paper and IMAS are available at https://github.com/uheal/imas.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大以来、世界中の農村部は、経験豊富な医療従事者の都会への移住によって、医療へのアクセスに重大な課題に直面してきた。
コミュニティヘルスワーカー(CHWs)や登録医療実践者(RMPs)のようなセミトレーニングされた介護者は、このギャップを埋めるために介入してきたが、しばしば正式な訓練を欠いている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とエージェントアプローチを用いて,農村部における医療提供の改善を目的としたエージェント医療支援システムを提案する。
このシステムは、翻訳、医療複雑性評価、専門家ネットワークの統合、最終医療アドバイス生成、応答単純化の5つの重要な構成要素で構成されている。
我々の革新的なフレームワークは、文脈に敏感で適応的で信頼性の高い医療支援を保証し、臨床トリアージ、診断、専門的な介入を必要とする症例の特定を可能にします。
このシステムは、文化的ニュアンスと様々なリテラシーレベルを扱い、地元の言語で明確で実用的な医療アドバイスを提供するように設計されている。
MedQA,PubMedQAおよびJAMAデータセットを用いた評価結果は、この統合アプローチが農村の医療従事者の有効性を著しく向上させ、医療をより理解しやすくすることを示した。
論文とIMASに関連するすべてのコードと補足資料はhttps://github.com/uheal/imas.comで入手できる。
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