論文の概要: KidneyTalk-open: No-code Deployment of a Private Large Language Model with Medical Documentation-Enhanced Knowledge Database for Kidney Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04153v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 07:01:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:59:58.686003
• Title: KidneyTalk-open: No-code Deployment of a Private Large Language Model with Medical Documentation-Enhanced Knowledge Database for Kidney Disease
• Title（参考訳）: KidneyTalk-open:医療ドキュメンテーションによるキドニー病の知識データベースによる民間大規模言語モデルの非コード展開
• Authors: Yongchao Long, Chao Yang, Gongzheng Tang, Jinwei Wang, Zhun Sui, Yuxi Zhou, Shenda Hong, Luxia Zhang,
• Abstract要約: KidneyTalk-openは、デスクトップ上で安全なドキュメント化された医療Q&Aを可能にする、最初のノーコード医療LLMシステムである。 グラフィカルなインターフェースは、臨床医が医療文書を管理し、専門知識のないAIによるコンサルティングを行うことを可能にするように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.11601309279084
• License:
• Abstract: Privacy-preserving medical decision support for kidney disease requires localized deployment of large language models (LLMs) while maintaining clinical reasoning capabilities. Current solutions face three challenges: 1) Cloud-based LLMs pose data security risks; 2) Local model deployment demands technical expertise; 3) General LLMs lack mechanisms to integrate medical knowledge. Retrieval-augmented systems also struggle with medical document processing and clinical usability. We developed KidneyTalk-open, a desktop system integrating three technical components: 1) No-code deployment of state-of-the-art (SOTA) open-source LLMs (such as DeepSeek-r1, Qwen2.5) via local inference engine; 2) Medical document processing pipeline combining context-aware chunking and intelligent filtering; 3) Adaptive Retrieval and Augmentation Pipeline (AddRep) employing agents collaboration for improving the recall rate of medical documents. A graphical interface was designed to enable clinicians to manage medical documents and conduct AI-powered consultations without technical expertise. Experimental validation on 1,455 challenging nephrology exam questions demonstrates AddRep's effectiveness: achieving 29.1% accuracy (+8.1% over baseline) with intelligent knowledge integration, while maintaining robustness through 4.9% rejection rate to suppress hallucinations. Comparative case studies with the mainstream products (AnythingLLM, Chatbox, GPT4ALL) demonstrate KidneyTalk-open's superior performance in real clinical query. KidneyTalk-open represents the first no-code medical LLM system enabling secure documentation-enhanced medical Q&A on desktop. Its designs establishes a new framework for privacy-sensitive clinical AI applications. The system significantly lowers technical barriers while improving evidence traceability, enabling more medical staff or patients to use SOTA open-source LLMs conveniently.
• Abstract（参考訳）: 腎疾患に対するプライバシ保存医療上の決定支援には、臨床推論能力を維持しながら、大きな言語モデル(LLM)の局所的な展開が必要である。 現在の解決策は3つの課題に直面している。 1)クラウドベースのLCMは、データセキュリティのリスクをもたらす。 2) 地域モデル展開には技術的専門知識が必要である。 3) LLM には医学的知識を統合するメカニズムが欠如している。 検索強化システムは、医療文書処理と臨床使用性にも苦慮している。 3つの技術コンポーネントを統合したデスクトップシステムであるKidneyTalk-openを開発した。 1) ローカル推論エンジンによるオープンソースLCM(DeepSeek-r1, Qwen2.5など)の非コード展開 2) コンテキスト対応チャンキングとインテリジェントフィルタリングを組み合わせた医用文書処理パイプライン 3) 医療文書のリコール率を向上させるため, エージェント協力による適応検索・拡張パイプライン(AddRep) グラフィカルなインターフェースは、臨床医が医療文書を管理し、専門知識のないAIによるコンサルティングを行うことを可能にするように設計されている。 1,455の腎症検査に対する実験的検証では、29.1%の精度(ベースライン以上8.1%)を知的知識の統合で達成し、幻覚を抑制するために4.9%の拒絶率で堅牢性を維持している。 メインストリーム製品(AnythingLLM, Chatbox, GPT4ALL)との比較ケーススタディでは,KidneyTalk-openが実際の臨床クエリにおいて優れたパフォーマンスを示した。 KidneyTalk-openは、デスクトップ上で安全なドキュメント化された医療Q&Aを可能にする、最初のノーコード医療LLMシステムである。 そのデザインは、プライバシに敏感な臨床AIアプリケーションのための新しいフレームワークを確立する。 このシステムは、証拠トレーサビリティを改善しつつ、技術的障壁を大幅に低減し、より多くの医療スタッフや患者がSOTAオープンソースLSMを便利に使用できるようにした。

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