論文の概要: MedRAX: Medical Reasoning Agent for Chest X-ray

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02673v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 19:31:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:03.992850
• Title: MedRAX: Medical Reasoning Agent for Chest X-ray
• Title（参考訳）: MedRAX:胸部X線治療薬
• Authors: Adibvafa Fallahpour, Jun Ma, Alif Munim, Hongwei Lyu, Bo Wang,
• Abstract要約: 胸部X線(CXR)は、疾患管理や患者のケアにおいて重要な決定を下す上で重要な役割を果たしている。 我々は、最先端のCXR分析ツールとマルチモーダルな大規模言語モデルをシームレスに統合した、初めての汎用AIエージェントであるMedRAXを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.453950193734893
• License:
• Abstract: Chest X-rays (CXRs) play an integral role in driving critical decisions in disease management and patient care. While recent innovations have led to specialized models for various CXR interpretation tasks, these solutions often operate in isolation, limiting their practical utility in clinical practice. We present MedRAX, the first versatile AI agent that seamlessly integrates state-of-the-art CXR analysis tools and multimodal large language models into a unified framework. MedRAX dynamically leverages these models to address complex medical queries without requiring additional training. To rigorously evaluate its capabilities, we introduce ChestAgentBench, a comprehensive benchmark containing 2,500 complex medical queries across 7 diverse categories. Our experiments demonstrate that MedRAX achieves state-of-the-art performance compared to both open-source and proprietary models, representing a significant step toward the practical deployment of automated CXR interpretation systems. Data and code have been publicly available at https://github.com/bowang-lab/MedRAX
• Abstract（参考訳）: 胸部X線(CXR)は、疾患管理や患者のケアにおいて重要な決定を下す上で重要な役割を果たしている。 近年の革新は様々なCXR解釈タスクの専門モデルに繋がったが、これらのソリューションはしばしば独立して動作し、臨床実践における実用性を制限している。 我々は、最先端のCXR分析ツールとマルチモーダルな大規模言語モデルをシームレスに統合した、初めての汎用AIエージェントであるMedRAXを紹介する。 MedRAXはこれらのモデルを動的に利用し、追加のトレーニングを必要とせずに複雑な医療クエリに対処する。 機能を厳格に評価するために、ChestAgentBenchを紹介します。 実験の結果,MedRAXはオープンソースとプロプライエタリの両方のモデルと比較して最先端の性能を達成し,自動CXR解釈システムの実現に向けて大きな一歩を踏み出した。 データとコードはhttps://github.com/bowang-lab/MedRAXで公開されている。

関連論文リスト

• A Generative Framework for Bidirectional Image-Report Understanding in Chest Radiography [1.2289361708127877]
  Multi-Stage Adaptive Vision-Language Tuning (MAViLT)は、視覚に基づく理解のためのマルチモーダル推論と生成を強化するために設計された新しいフレームワークである。 MAViLTは、臨床勾配重み付きトークン化プロセスと階層的な微調整戦略を取り入れており、正確な放射線学レポートを生成し、テキストから現実的なCXRを合成し、視覚に基づく臨床質問に答えることができる。 我々は、MIMIC-CXRとインディアナ大学CXRの2つのベンチマークデータセット上でMAViLTを評価し、すべてのタスクで最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T15:02:57Z)
• Can Modern LLMs Act as Agent Cores in Radiology Environments? [54.36730060680139]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T18:20:16Z)
• Medchain: Bridging the Gap Between LLM Agents and Clinical Practice through Interactive Sequential Benchmarking [58.25862290294702]
  臨床ワークフローの5つの重要な段階をカバーする12,163の臨床症例のデータセットであるMedChainを提示する。 フィードバック機構とMCase-RAGモジュールを統合したAIシステムであるMedChain-Agentも提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T15:25:02Z)
• Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。 医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。 実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z)
• Advancing human-centric AI for robust X-ray analysis through holistic self-supervised learning [33.9544297423474]
  873kの胸部X線で自己監督によって訓練された大型ビジュアルエンコーダであるRayDinoについて紹介する。 我々はレイディーノと過去の9つの放射線学課題における最先端モデルを比較し、分類と密分化からテキスト生成までについて述べる。 以上の結果から,患者中心型AIがX線の臨床・解釈に有用であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:59:10Z)
• MLVICX: Multi-Level Variance-Covariance Exploration for Chest X-ray Self-Supervised Representation Learning [6.4136876268620115]
  MLVICXは、胸部X線画像からの埋め込みの形でリッチな表現をキャプチャするアプローチである。 自己教師付き胸部X線表現学習におけるMLVICXの性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T06:19:37Z)
• Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.5002649181103]
  オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。 トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。 評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。 LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T18:12:02Z)
• AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
  我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。 この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。 高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
• Instrumental Variable Learning for Chest X-ray Classification [52.68170685918908]
  本稿では,素因果関係を排除し,正確な因果表現を得るための解釈可能な機器変数(IV)学習フレームワークを提案する。 提案手法の性能はMIMIC-CXR,NIH ChestX-ray 14,CheXpertデータセットを用いて実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T03:12:23Z)
• Image Embedding and Model Ensembling for Automated Chest X-Ray Interpretation [0.0]
  我々は、自動胸部X線診断モデルを開発するための機械学習アプローチをいくつか提示および研究する。 特に,chexpertデータセット上で複数の畳み込みニューラルネットワーク(cnn)をトレーニングした。 学習したCNNを用いてCXR画像の埋め込みを計算し、2組のツリーベース分類器を訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T14:48:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。