論文の概要: Self-Evolving Multi-Agent Simulations for Realistic Clinical Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22678v1
- Date: Fri, 28 Mar 2025 17:59:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-31 15:31:36.351861
- Title: Self-Evolving Multi-Agent Simulations for Realistic Clinical Interactions
- Title（参考訳）: 現実的臨床インタラクションのための自己進化型マルチエージェントシミュレーション
- Authors: Mohammad Almansoori, Komal Kumar, Hisham Cholakkal,
- Abstract要約: MedAgentSimは、医師、患者、測定エージェントによる、オープンソースのシミュレートされた臨床環境である。
従来のアプローチとは違って,本フレームワークでは,マルチターン会話を通じて医師が患者と活発に交流する必要がある。
我々は、モデルが診断戦略を反復的に洗練できる自己改善メカニズムを組み込んだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.50490537786593
- License:
- Abstract: In this work, we introduce MedAgentSim, an open-source simulated clinical environment with doctor, patient, and measurement agents designed to evaluate and enhance LLM performance in dynamic diagnostic settings. Unlike prior approaches, our framework requires doctor agents to actively engage with patients through multi-turn conversations, requesting relevant medical examinations (e.g., temperature, blood pressure, ECG) and imaging results (e.g., MRI, X-ray) from a measurement agent to mimic the real-world diagnostic process. Additionally, we incorporate self improvement mechanisms that allow models to iteratively refine their diagnostic strategies. We enhance LLM performance in our simulated setting by integrating multi-agent discussions, chain-of-thought reasoning, and experience-based knowledge retrieval, facilitating progressive learning as doctor agents interact with more patients. We also introduce an evaluation benchmark for assessing the LLM's ability to engage in dynamic, context-aware diagnostic interactions. While MedAgentSim is fully automated, it also supports a user-controlled mode, enabling human interaction with either the doctor or patient agent. Comprehensive evaluations in various simulated diagnostic scenarios demonstrate the effectiveness of our approach. Our code, simulation tool, and benchmark are available at \href{https://medagentsim.netlify.app/}.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 医師, 患者, 測定エージェントによるオープンソースのシミュレートされた臨床環境であるMedAgentSimを紹介する。
従来のアプローチとは違って,本フレームワークでは,マルチターン会話を通じて医師が患者に対して,関連する診察(例えば,温度,血圧,心電図)と画像診断(例えば,MRI,X線)を依頼し,実際の診断プロセスを模倣する。
さらに、モデルが診断戦略を反復的に洗練できる自己改善機構を組み込んだ。
我々は,複数エージェントによる議論,チェーン・オブ・ソート推論,経験に基づく知識検索を統合し,医師がより多くの患者と対話するにつれて,先進的な学習を促進することで,シミュレーション環境でのLLMのパフォーマンスを向上させる。
また,LLMの動的文脈認識型診断における能力を評価するための評価ベンチマークも導入した。
MedAgentSimは完全に自動化されていますが、ユーザコントロールモードもサポートしています。
様々なシミュレートされた診断シナリオにおける包括的評価は,本手法の有効性を示すものである。
私たちのコード、シミュレーションツール、ベンチマークは \href{https://medagentsim.netlify.app/} で利用可能です。
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