論文の概要: RareAgents: Advancing Rare Disease Care through LLM-Empowered Multi-disciplinary Team

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12475v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 08:40:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:05:43.417179
• Title: RareAgents: Advancing Rare Disease Care through LLM-Empowered Multi-disciplinary Team
• Title（参考訳）: RareAgents: LLMを利用した多学際チームによる希少疾患ケアの促進
• Authors: Xuanzhong Chen, Ye Jin, Xiaohao Mao, Lun Wang, Shuyang Zhang, Ting Chen,
• Abstract要約: 希少な病気が世界中で約3億人に影響を与えている。 近年,大規模言語モデル (LLM) を利用したエージェントが,様々な領域にまたがる顕著な応用を実証している。 RareAgentsは、Llama-3.1-8B/70Bをベースモデルとして、MDT(Advanced Multidisciplinary Team)のコーディネーション、メモリメカニズム、医療ツールの利用を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.330661181655493
• License:
• Abstract: Rare diseases, despite their low individual incidence, collectively impact around 300 million people worldwide due to the vast number of diseases. The involvement of multiple organs and systems, and the shortage of specialized doctors with relevant experience make diagnosing and treating rare diseases more challenging than common diseases. Recently, agents powered by large language models (LLMs) have demonstrated notable applications across various domains. In the medical field, some agent methods have outperformed direct prompts in question-answering tasks from medical examinations. However, current agent frameworks are not well-adapted to real-world clinical scenarios, especially those involving the complex demands of rare diseases. To bridge this gap, we introduce RareAgents, the first LLM-driven multi-disciplinary team framework designed specifically for the complex clinical context of rare diseases. RareAgents integrates advanced Multidisciplinary Team (MDT) coordination, memory mechanisms, and medical tools utilization, leveraging Llama-3.1-8B/70B as the base model. Experimental results show that RareAgents outperforms state-of-the-art domain-specific models, GPT-4o, and current agent frameworks in differential diagnosis and medication recommendation for rare diseases. Furthermore, we contribute a novel rare disease dataset, MIMIC-IV-Ext-Rare, to support further advancements in this field.
• Abstract（参考訳）: 希少な病気は個体数が少ないにもかかわらず、世界中で約3億人の人に影響を与えている。 複数の臓器やシステムの関与、関連する経験を持つ専門医の不足は、希少疾患の診断と治療を、一般的な疾患よりも困難にしている。 近年,大規模言語モデル (LLM) を利用したエージェントが,様々な領域にまたがる顕著な応用を実証している。 医療分野では、いくつかのエージェント手法が、医学検査からの質問応答タスクにおいて直接的プロンプトを上回っている。 しかしながら、現在のエージェントフレームワークは、特に稀な疾患の複雑な要求にかかわる現実的な臨床シナリオには適していない。 このギャップを埋めるために,レア疾患の複雑な臨床状況に特化して設計された,最初のLSM駆動型多分野チームフレームワークであるRareAgentsを紹介した。 RareAgentsは、Llama-3.1-8B/70Bをベースモデルとして、MDT(Advanced Multidisciplinary Team)のコーディネーション、メモリメカニズム、医療ツールの利用を統合する。 実験結果から,RareAgentsは診断・薬剤推奨において最先端のドメイン固有モデル,GPT-4o,および現在のエージェントフレームワークよりも優れていた。 さらに,この分野でのさらなる進歩を支援するために,新たな稀な疾患データセットMIMIC-IV-Ext-Rareを寄贈した。

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