論文の概要: Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14461v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 18:19:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 04:42:54.786270
• Title: Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios
• Title（参考訳）: 次世代医療エージェントを目指して : 医療シナリオにおけるO1による意思決定の変容
• Authors: Shaochen Xu, Yifan Zhou, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Tianyang Zhong, Huaqin Zhao, Yiwei Li, Hanqi Jiang, Yi Pan, Junhao Chen, Jin Lu, Wei Zhang, Tuo Zhang, Lu Zhang, Dajiang Zhu, Xiang Li, Wei Liu, Quanzheng Li, Andrea Sikora, Xiaoming Zhai, Zhen Xiang, Tianming Liu,
• Abstract要約: 本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。 我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.729092855387165
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• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has become essential in modern healthcare, with large language models (LLMs) offering promising advances in clinical decision-making. Traditional model-based approaches, including those leveraging in-context demonstrations and those with specialized medical fine-tuning, have demonstrated strong performance in medical language processing but struggle with real-time adaptability, multi-step reasoning, and handling complex medical tasks. Agent-based AI systems address these limitations by incorporating reasoning traces, tool selection based on context, knowledge retrieval, and both short- and long-term memory. These additional features enable the medical AI agent to handle complex medical scenarios where decision-making should be built on real-time interaction with the environment. Therefore, unlike conventional model-based approaches that treat medical queries as isolated questions, medical AI agents approach them as complex tasks and behave more like human doctors. In this paper, we study the choice of the backbone LLM for medical AI agents, which is the foundation for the agent's overall reasoning and action generation. In particular, we consider the emergent o1 model and examine its impact on agents' reasoning, tool-use adaptability, and real-time information retrieval across diverse clinical scenarios, including high-stakes settings such as intensive care units (ICUs). Our findings demonstrate o1's ability to enhance diagnostic accuracy and consistency, paving the way for smarter, more responsive AI tools that support better patient outcomes and decision-making efficacy in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は現代医療において欠かせないものとなり、大きな言語モデル(LLM)は、臨床的な意思決定において有望な進歩を提供する。 従来のモデルベースアプローチは、コンテキスト内デモや専門的な医学的微調整を活用できるものを含め、医療言語処理において強力なパフォーマンスを示してきたが、リアルタイム適応性、マルチステップ推論、複雑な医療タスクの処理に苦戦している。 エージェントベースのAIシステムは、これらの制限に、推論トレース、コンテキストに基づくツールの選択、知識検索、短期記憶と長期記憶を組み込むことで対処する。 これらの追加機能により、医療AIエージェントは、環境とのリアルタイムインタラクションに基づいて意思決定を構築するという複雑な医療シナリオを処理できるようになる。 したがって、医学的クエリを独立した質問として扱う従来のモデルベースのアプローチとは異なり、医療AIエージェントはそれらを複雑なタスクとしてアプローチし、人間の医師のように振る舞う。 本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLLMの選択について検討する。 特に、創発的なo1モデルを検討し、エージェントの推論、ツール使用適応性、および集中治療単位(ICUs)などの高用量設定を含む様々な臨床シナリオにおけるリアルタイム情報検索に与える影響を検討する。 以上の結果から, 診断精度と整合性を高めるo1の能力は, より賢く, より応答性の高いAIツールによって, 患者の予後の向上と臨床実践における意思決定の有効性を向上することを示した。

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