論文の概要: LLM-MedQA: Enhancing Medical Question Answering through Case Studies in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05464v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 19:55:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-19 08:09:25.648337
• Title: LLM-MedQA: Enhancing Medical Question Answering through Case Studies in Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-MedQA:大規模言語モデルにおけるケーススタディによる医療質問応答の強化
• Authors: Hang Yang, Hao Chen, Hui Guo, Yineng Chen, Ching-Sheng Lin, Shu Hu, Jinrong Hu, Xi Wu, Xin Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、医学的質問応答において重大な課題に直面している。 マルチエージェント医療質問応答システムに類似の事例生成を取り入れた新しい手法を提案する。 本手法は, モデル固有の医療知識と推論能力を活用し, 追加のトレーニングデータの必要性を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.6994780408699
• License:
• Abstract: Accurate and efficient question-answering systems are essential for delivering high-quality patient care in the medical field. While Large Language Models (LLMs) have made remarkable strides across various domains, they continue to face significant challenges in medical question answering, particularly in understanding domain-specific terminologies and performing complex reasoning. These limitations undermine their effectiveness in critical medical applications. To address these issues, we propose a novel approach incorporating similar case generation within a multi-agent medical question-answering (MedQA) system. Specifically, we leverage the Llama3.1:70B model, a state-of-the-art LLM, in a multi-agent architecture to enhance performance on the MedQA dataset using zero-shot learning. Our method capitalizes on the model's inherent medical knowledge and reasoning capabilities, eliminating the need for additional training data. Experimental results show substantial performance gains over existing benchmark models, with improvements of 7% in both accuracy and F1-score across various medical QA tasks. Furthermore, we examine the model's interpretability and reliability in addressing complex medical queries. This research not only offers a robust solution for medical question answering but also establishes a foundation for broader applications of LLMs in the medical domain.
• Abstract（参考訳）: 医療分野における高品質な患者ケアを実現するためには,正確かつ効率的な質問応答システムが必要である。 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な進歩を遂げてきたが、医学的な質問応答、特にドメイン固有の用語の理解や複雑な推論の実行において、大きな課題に直面し続けている。 これらの制限は、重要な医療応用においてその効果を損なう。 これらの課題に対処するために,MedQA(MedQA)システムに類似したケース生成を取り入れた新しい手法を提案する。 具体的には,最新のLLMであるLlama3.1:70Bモデルをマルチエージェントアーキテクチャで活用し,ゼロショット学習を用いたMedQAデータセットの性能向上を図る。 本手法は, モデル固有の医療知識と推論能力を活用し, 追加のトレーニングデータの必要性を解消する。 実験の結果、既存のベンチマークモデルよりもかなりパフォーマンスが向上し、様々なQAタスクの精度とF1スコアが7%向上した。 さらに,複雑な医療クエリに対処する際のモデルの解釈可能性や信頼性についても検討する。 本研究は,医学的質問応答のための堅牢なソリューションを提供するだけでなく,医学領域におけるLSMの幅広い応用のための基盤も確立する。

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