論文の概要: Ask Patients with Patience: Enabling LLMs for Human-Centric Medical Dialogue with Grounded Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07143v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 00:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:15.137333
• Title: Ask Patients with Patience: Enabling LLMs for Human-Centric Medical Dialogue with Grounded Reasoning
• Title（参考訳）: 忍耐を有する患者に尋ねる : 接地推論による人中心医療対話におけるLLMの活用
• Authors: Jiayuan Zhu, Junde Wu,
• Abstract要約: Ask patients with Patience (APP) は,LLMが基底的推論に基づいて反復的に診断を洗練できる,最初のマルチターン対話である。 APPは診断予測において高い類似性スコアを達成し、地上の真理診断との整合性を示す。 APPは、ユーザアクセシビリティと共感の面でも優れており、複雑な医療言語とユーザ理解のギャップをさらに埋めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.520419627866446
• License:
• Abstract: Accurate and efficient diagnosis in online medical consultations remains a challenge for current large language models. These models often rely on single-turn interactions and lack the ability to refine their predictions through follow-up questions. Additionally, their responses frequently contain complex medical terminology, making them less accessible to non-medical users and creating barriers to effective communication. In this paper, we introduce Ask Patients with Patience (APP), the first multi-turn dialogue that enables LLMs to iteratively refine diagnoses based on grounded reasoning. By integrating medical guidelines and entropy minimization, APP improves both diagnostic accuracy and efficiency. Furthermore, it features human-centric communication that bridges the gap between user comprehension and medical terminology, significantly enhancing user accessibility and engagement. We evaluated APP using a subset of the ReMeDi dataset, comparing it with single-turn and traditional multi-turn LLM baselines. APP achieved higher similarity scores in diagnosis predictions, demonstrating better alignment with ground truth diagnoses. Entropy analysis showed that APP reduces diagnostic uncertainty more rapidly across iterations, increasing confidence in its predictions. APP also excels in user accessibility and empathy, further bridging the gap between complex medical language and user understanding. Code will be released at: https://github.com/SuperMedIntel/AskPatients.
• Abstract（参考訳）: オンライン医療相談における正確かつ効率的な診断は、現在の大規模言語モデルにとって依然として課題である。 これらのモデルは、しばしばシングルターン相互作用に依存し、フォローアップ質問を通じて予測を洗練させる能力が欠如している。 さらに、その応答には複雑な医療用語が含まれており、非医療ユーザーにはアクセスしにくくなり、効果的なコミュニケーションの障壁が生じる。 本稿では, LLM が基底的推論に基づいて反復的に診断を洗練できる最初のマルチターン対話である Ask patients with Patience (APP) を紹介する。 医療ガイドラインとエントロピーの最小化を統合することにより、APPは診断精度と効率の両方を改善している。 さらに、ユーザ理解と医療用語のギャップを埋め、ユーザアクセシビリティとエンゲージメントを大幅に向上させる、人間中心のコミュニケーションも備えている。 ReMeDiデータセットのサブセットを用いてAPPを評価し,従来のマルチターンLDMベースラインと比較した。 APPは診断予測において高い類似性スコアを達成し、地上の真理診断との整合性を向上した。 エントロピー分析により、APPは反復で診断の不確かさをより早く減らし、予測の信頼性を高めた。 APPは、ユーザアクセシビリティと共感の面でも優れており、複雑な医療言語とユーザ理解のギャップをさらに埋めている。 コードは、https://github.com/SuperMedIntel/AskPatients.comでリリースされる。

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