論文の概要: Enhancing LLMs for Impression Generation in Radiology Reports through a Multi-Agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06828v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 21:33:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:39:23.182280
• Title: Enhancing LLMs for Impression Generation in Radiology Reports through a Multi-Agent System
• Title（参考訳）: マルチエージェントシステムによる放射線学レポートの印象生成のためのLLMの強化
• Authors: Fang Zeng, Zhiliang Lyu, Quanzheng Li, Xiang Li,
• Abstract要約: RadCouncil(ラッドクンシル)は、発見部からの放射線学レポートにおける印象の生成を促進するために設計された多言語大言語モデル(LLM)フレームワークである。 RadCouncilは、(1)ベクターデータベースから類似のレポートを識別して検索するRetrievalエージェント、(2)所定のレポートの発見セクションに基づいて印象を生成するRadiologistエージェント、及び、検索エージェントが検索した先行レポートと、(3)生成されたインプレッションを評価し、フィードバックを提供するReviewerエージェントの3つの特殊エージェントから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.502391082887568
• License:
• Abstract: This study introduces "RadCouncil," a multi-agent Large Language Model (LLM) framework designed to enhance the generation of impressions in radiology reports from the finding section. RadCouncil comprises three specialized agents: 1) a "Retrieval" Agent that identifies and retrieves similar reports from a vector database, 2) a "Radiologist" Agent that generates impressions based on the finding section of the given report plus the exemplar reports retrieved by the Retrieval Agent, and 3) a "Reviewer" Agent that evaluates the generated impressions and provides feedback. The performance of RadCouncil was evaluated using both quantitative metrics (BLEU, ROUGE, BERTScore) and qualitative criteria assessed by GPT-4, using chest X-ray as a case study. Experiment results show improvements in RadCouncil over the single-agent approach across multiple dimensions, including diagnostic accuracy, stylistic concordance, and clarity. This study highlights the potential of utilizing multiple interacting LLM agents, each with a dedicated task, to enhance performance in specialized medical tasks and the development of more robust and adaptable healthcare AI solutions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多エージェント大規模言語モデル(LLM)フレームワークであるRadCouncilを紹介する。 RadCouncilは3つの特殊エージェントから構成される。 1)ベクタデータベースから類似のレポートを特定し検索する「検索エージェント」。 2 当該報告書の発見部及び検索代理人が回収した先行報告に基づいて印象を生ずる「放射線技師」代理人及び 3)生成された印象を評価し、フィードバックを提供する「リビューア」エージェント。 RadCouncil の評価は定量的指標 (BLEU, ROUGE, BERTScore) と GPT-4 による定性的基準の両方を用いて行った。 実験の結果,RadCouncilは診断精度,スタイリスティックな一致,明快さなど,複数次元にわたる単一エージェントアプローチよりも改善された。 本研究は、専門的な医療課題におけるパフォーマンス向上と、より堅牢で適応可能な医療AIソリューションの開発のために、複数の対話型LLMエージェントをそれぞれ専用のタスクで活用する可能性を強調した。

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