論文の概要: Superhuman performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10849v2
• Date: Mon, 19 May 2025 14:26:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.342694
• Title: Superhuman performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician
• Title（参考訳）: 医師の推論作業における大規模言語モデルの超人的性能
• Authors: Peter G. Brodeur, Thomas A. Buckley, Zahir Kanjee, Ethan Goh, Evelyn Bin Ling, Priyank Jain, Stephanie Cabral, Raja-Elie Abdulnour, Adrian D. Haimovich, Jason A. Freed, Andrew Olson, Daniel J. Morgan, Jason Hom, Robert Gallo, Liam G. McCoy, Haadi Mombini, Christopher Lucas, Misha Fotoohi, Matthew Gwiazdon, Daniele Restifo, Daniel Restrepo, Eric Horvitz, Jonathan Chen, Arjun K. Manrai, Adam Rodman,
• Abstract要約: 数百人の医師のベースラインに対する難治性臨床症例に対する大規模言語モデル(LLM)の医師評価の結果を報告する。 本研究は, 鑑別診断生成, 診断推論の表示, トリアージ差分診断, 確率的推論, 管理推論の5つの実験を行った。 次に, ボストンにある第3次学術医療センターの救急室で無作為に選択された患者を対象に, 人間の専門家とAIの第2の意見を比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.16343214099031
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A seminal paper published by Ledley and Lusted in 1959 introduced complex clinical diagnostic reasoning cases as the gold standard for the evaluation of expert medical computing systems, a standard that has held ever since. Here, we report the results of a physician evaluation of a large language model (LLM) on challenging clinical cases against a baseline of hundreds of physicians. We conduct five experiments to measure clinical reasoning across differential diagnosis generation, display of diagnostic reasoning, triage differential diagnosis, probabilistic reasoning, and management reasoning, all adjudicated by physician experts with validated psychometrics. We then report a real-world study comparing human expert and AI second opinions in randomly-selected patients in the emergency room of a major tertiary academic medical center in Boston, MA. We compared LLMs and board-certified physicians at three predefined diagnostic touchpoints: triage in the emergency room, initial evaluation by a physician, and admission to the hospital or intensive care unit. In all experiments--both vignettes and emergency room second opinions--the LLM displayed superhuman diagnostic and reasoning abilities, as well as continued improvement from prior generations of AI clinical decision support. Our study suggests that LLMs have achieved superhuman performance on general medical diagnostic and management reasoning, fulfilling the vision put forth by Ledley and Lusted, and motivating the urgent need for prospective trials.
• Abstract（参考訳）: Ledley と Lusted が1959年に発表した論文は、複雑な臨床診断推論のケースを専門家の医療計算システム評価のための金の標準として紹介した。 本稿では, 数百人の医師のベースラインに対する難治性臨床症例に対する大規模言語モデル(LLM)の医師評価結果について報告する。 鑑別診断生成, 診断推論, トリアージ差分診断, 確率論的推論, 管理推論の5つの実験を行った。 次に, ボストンにある第3次学術医療センターの救急室で無作為に選択された患者を対象に, 人間の専門家とAIの第2の意見を比較検討した。 緊急治療室でのトリアージ, 医師による初診, 入院, 集中治療室への入院の3つの点において, LLMと診断医の比較を行った。 あらゆる実験において、ヴィグネットと緊急室の両方で第2の意見が述べられ、LSMは超人的な診断能力と推論能力を示し、AI臨床決定支援の以前の世代から改善が続けられた。 本研究は,Ledley と Lusted のビジョンを達成し,将来的な臨床試験を急務に進める上で,LLM が超人的パフォーマンスを達成できたことを示唆している。

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