論文の概要: From Intention To Implementation: Automating Biomedical Research via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09429v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 05:34:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:17.786012
• Title: From Intention To Implementation: Automating Biomedical Research via LLMs
• Title（参考訳）: 意図から実装へ: LLMによるバイオメディカル研究の自動化
• Authors: Yi Luo, Linghang Shi, Yihao Li, Aobo Zhuang, Yeyun Gong, Ling Liu, Chen Lin,
• Abstract要約: 本稿では,バイオメディカル研究プロセス全体を合理化するために設計された,初のエンドツーエンド自動システムであるBioResearcherを紹介する。 複雑なタスクを論理的に関連するサブタスクに分解することで、BioResearcherは多分野要求と論理複雑性の課題を効果的に解決する。 BioResearcherは8つの未測定研究目標に対して平均実行成功率63.07%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.32209981487504
• License:
• Abstract: Conventional biomedical research is increasingly labor-intensive due to the exponential growth of scientific literature and datasets. Artificial intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), has the potential to revolutionize this process by automating various steps. Still, significant challenges remain, including the need for multidisciplinary expertise, logicality of experimental design, and performance measurements. This paper introduces BioResearcher, the first end-to-end automated system designed to streamline the entire biomedical research process involving dry lab experiments. BioResearcher employs a modular multi-agent architecture, integrating specialized agents for search, literature processing, experimental design, and programming. By decomposing complex tasks into logically related sub-tasks and utilizing a hierarchical learning approach, BioResearcher effectively addresses the challenges of multidisciplinary requirements and logical complexity. Furthermore, BioResearcher incorporates an LLM-based reviewer for in-process quality control and introduces novel evaluation metrics to assess the quality and automation of experimental protocols. BioResearcher successfully achieves an average execution success rate of 63.07% across eight previously unmet research objectives. The generated protocols averagely outperform typical agent systems by 22.0% on five quality metrics. The system demonstrates significant potential to reduce researchers' workloads and accelerate biomedical discoveries, paving the way for future innovations in automated research systems.
• Abstract（参考訳）: 従来の生物医学研究は、科学文献やデータセットの指数的な成長により、労働集約化が進んでいる。 人工知能(AI)、特にLarge Language Models(LLM)は、様々なステップを自動化することで、このプロセスに革命をもたらす可能性がある。 それでも、多分野の専門知識の必要性、実験設計の論理性、性能測定など、重要な課題が残っている。 本稿では,ドライラボ実験を含むバイオメディカル研究プロセス全体を合理化するための,初のエンドツーエンド自動システムであるBioResearcherを紹介する。 BioResearcherはモジュール型のマルチエージェントアーキテクチャを採用し、検索、文学処理、実験設計、プログラミングのための特殊エージェントを統合している。 複雑なタスクを論理的に関連するサブタスクに分解し、階層的な学習アプローチを活用することで、BioResearcherは、多分野の要件と論理複雑性の課題を効果的に解決する。 さらに、BioResearcherは、プロセス内品質管理のためのLCMベースのレビュアーを導入し、実験プロトコルの品質と自動化を評価するための新しい評価指標を導入している。 BioResearcherは8つの未測定研究目標に対して平均実行成功率63.07%を達成している。 生成されたプロトコルは、典型的なエージェントシステムを5つの品質指標で平均22.0%上回ります。 このシステムは、研究者のワークロードを削減し、バイオメディカルな発見を加速し、自動化された研究システムにおける将来のイノベーションの道を開く大きな可能性を示している。

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