論文の概要: KG4Diagnosis: A Hierarchical Multi-Agent LLM Framework with Knowledge Graph Enhancement for Medical Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16833v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 02:40:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:14.662520
• Title: KG4Diagnosis: A Hierarchical Multi-Agent LLM Framework with Knowledge Graph Enhancement for Medical Diagnosis
• Title（参考訳）: KG4診断 : 医用診断のための知識グラフを付加した階層型多エージェントLDMフレームワーク
• Authors: Kaiwen Zuo, Yirui Jiang, Fan Mo, Pietro Lio,
• Abstract要約: KG4Diagnosisは、大規模言語モデルと知識グラフの自動構築を組み合わせた、新しい階層型マルチエージェントフレームワークである。 本フレームワークは,2層構造を用いて実世界の医療システムをミラーリングする。初期評価とトリアージのためのGPエージェントであり,特定のドメインにおける深度診断のための特殊なエージェントと協調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.001401133840334
• License:
• Abstract: Integrating Large Language Models (LLMs) in healthcare diagnosis demands systematic frameworks that can handle complex medical scenarios while maintaining specialized expertise. We present KG4Diagnosis, a novel hierarchical multi-agent framework that combines LLMs with automated knowledge graph construction, encompassing 362 common diseases across medical specialties. Our framework mirrors real-world medical systems through a two-tier architecture: a general practitioner (GP) agent for initial assessment and triage, coordinating with specialized agents for in-depth diagnosis in specific domains. The core innovation lies in our end-to-end knowledge graph generation methodology, incorporating: (1) semantic-driven entity and relation extraction optimized for medical terminology, (2) multi-dimensional decision relationship reconstruction from unstructured medical texts, and (3) human-guided reasoning for knowledge expansion. KG4Diagnosis serves as an extensible foundation for specialized medical diagnosis systems, with capabilities to incorporate new diseases and medical knowledge. The framework's modular design enables seamless integration of domain-specific enhancements, making it valuable for developing targeted medical diagnosis systems. We provide architectural guidelines and protocols to facilitate adoption across medical contexts.
• Abstract（参考訳）: 医療診断における大規模言語モデル(LLM)の統合は、専門的な専門知識を維持しながら複雑な医療シナリオを処理できる体系的なフレームワークを必要とする。 我々は,LSMと自動知識グラフ構築を組み合わせた新しい階層型マルチエージェントフレームワークであるKG4Diagnosisについて紹介する。 本フレームワークは,2層構造を用いて実世界の医療システムをミラーリングする。初期評価とトリアージのためのGPエージェントであり,特定のドメインにおける深度診断のための特殊なエージェントと協調する。 1) 医療用語に最適化された意味駆動的実体と関係抽出,(2) 構造化されていない医療テキストからの多次元的意思決定関係再構築,(3) 知識拡張のための人間誘導推論。 KG4診断は、新しい疾患や医療知識を組み込む能力を備えた、専門的な診断システムの拡張可能な基盤として機能する。 このフレームワークのモジュール設計は、ドメイン固有の拡張のシームレスな統合を可能にし、ターゲットとする診断システムの開発に有用である。 医療現場における採用を促進するためのアーキテクチャガイドラインとプロトコルを提供する。

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