Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can Modern LLMs Act as Agent Cores in Radiology Environments?

論文の概要: Can Modern LLMs Act as Agent Cores in Radiology Environments?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09529v2
Date: Thu, 19 Dec 2024 03:05:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-20 14:17:19.70513
Title: Can Modern LLMs Act as Agent Cores in Radiology Environments?
Title（参考訳）: 現代LSMは放射線学環境におけるエージェントコアとして機能するか?
Authors: Qiaoyu Zheng, Chaoyi Wu, Pengcheng Qiu, Lisong Dai, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる精度と解釈性の向上を提供する。本論文は, コンクリートラジオロジー剤構築の前提条件について検討することを目的とする。 LLMをベースとしたエージェントのための総合的な総合的総合評価データセットRadABench-Dataを提案する。第二にRadABench-EvalPlatは、プロンプト駆動ワークフローを特徴とするエージェントのための新しい評価プラットフォームである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 54.36730060680139
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Advancements in large language models (LLMs) have paved the way for LLM-based agent systems that offer enhanced accuracy and interpretability across various domains. Radiology, with its complex analytical requirements, is an ideal field for the application of these agents. This paper aims to investigate the pre-requisite question for building concrete radiology agents which is, `Can modern LLMs act as agent cores in radiology environments?' To investigate it, we introduce RadABench with three-fold contributions: First, we present RadABench-Data, a comprehensive synthetic evaluation dataset for LLM-based agents, generated from an extensive taxonomy encompassing 6 anatomies, 5 imaging modalities, 10 tool categories, and 11 radiology tasks. Second, we propose RadABench-EvalPlat, a novel evaluation platform for agents featuring a prompt-driven workflow and the capability to simulate a wide range of radiology toolsets. Third, we assess the performance of 7 leading LLMs on our benchmark from 5 perspectives with multiple metrics. Our findings indicate that while current LLMs demonstrate strong capabilities in many areas, they are still not sufficiently advanced to serve as the central agent core in a fully operational radiology agent system. Additionally, we identify key factors influencing the performance of LLM-based agent cores, offering insights for clinicians on how to apply agent systems in real-world radiology practices effectively. All of our code and data are open-sourced in https://github.com/MAGIC-AI4Med/RadABench.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、様々な領域にわたる精度と解釈性を高めるLLMベースのエージェントシステムへの道を開いた。ラジオロジーは複雑な解析的要求を持つため、これらのエージェントの応用には理想的な分野である。本稿は,「現代LLMは放射線学環境におけるエージェントコアとして機能するのか?」という,具体的な放射線学エージェント構築の前提課題について検討することを目的とする。まず,6つの解剖学,5つの画像モダリティ,10のツールカテゴリ,11の放射線学タスクを含む広範な分類学から生成された,LDMベースのエージェントの総合的な総合的な総合的な総合的評価データセットであるRadABench-Dataを紹介する。第二にRadABench-EvalPlatは、プロンプト駆動ワークフローと幅広い放射線学ツールセットをシミュレートする機能を備えたエージェントのための新しい評価プラットフォームである。第3に、ベンチマークで7つの主要なLCMのパフォーマンスを、複数のメトリクスで5つの視点から評価する。以上の結果から,現在のLSMは,多くの領域で強力な機能を示すが,完全に動作する放射線治療システムにおいて,中核として機能するほど十分には進歩していないことが示唆された。さらに, LLMをベースとしたエージェントコアの性能に影響を及ぼす重要な要因を同定し, 実世界の放射線学の実践にエージェントシステムを効果的に適用する方法について, 臨床医に洞察を提供する。すべてのコードとデータはhttps://github.com/MAGIC-AI4Med/RadABench.comでオープンソース化されています。

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