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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02673v2
• Date: Thu, 29 May 2025 01:45:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.356248
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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。

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