論文の概要: Medical Reasoning in LLMs: An In-Depth Analysis of DeepSeek R1
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00016v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 09:18:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.31813
- Title: Medical Reasoning in LLMs: An In-Depth Analysis of DeepSeek R1
- Title（参考訳）: LLMにおける医学的推論:DeepSeek R1の深部分析
- Authors: Birger Moell, Fredrik Sand Aronsson, Sanian Akbar,
- Abstract要約: 本研究は、100症例のMedQAを用いて、DeepSeek R1の専門的パターンに対する医学的推論を評価する。
このモデルは、診断精度93%を達成し、鑑別診断、ガイドラインに基づく治療選択、患者固有の因子の統合を通じて、体系的な臨床的判断を実証した。
誤り分析では, バイアスのアンカー, 競合するデータの整合性の課題, 代替案の探索不足, 過剰思考, 知識ギャップ, 中間的治療に対する決定的治療の早期優先順位付けなど, 持続的な限界が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating large language models (LLMs) like DeepSeek R1 into healthcare requires rigorous evaluation of their reasoning alignment with clinical expertise. This study assesses DeepSeek R1's medical reasoning against expert patterns using 100 MedQA clinical cases. The model achieved 93% diagnostic accuracy, demonstrating systematic clinical judgment through differential diagnosis, guideline-based treatment selection, and integration of patient-specific factors. However, error analysis of seven incorrect cases revealed persistent limitations: anchoring bias, challenges reconciling conflicting data, insufficient exploration of alternatives, overthinking, knowledge gaps, and premature prioritization of definitive treatment over intermediate care. Crucially, reasoning length correlated with accuracy - shorter responses (<5,000 characters) were more reliable, suggesting extended explanations may signal uncertainty or rationalization of errors. While DeepSeek R1 exhibits foundational clinical reasoning capabilities, recurring flaws highlight critical areas for refinement, including bias mitigation, knowledge updates, and structured reasoning frameworks. These findings underscore LLMs' potential to augment medical decision-making through artificial reasoning but emphasize the need for domain-specific validation, interpretability safeguards, and confidence metrics (e.g., response length thresholds) to ensure reliability in real-world applications.
- Abstract（参考訳）: DeepSeek R1のような大きな言語モデル(LLM)をヘルスケアに統合するには、臨床専門知識との推論を厳格に評価する必要がある。
本研究は、100例のMedQA患者を用いて、DeepSeek R1の専門的パターンに対する医学的推論を評価する。
このモデルは、診断精度93%を達成し、鑑別診断、ガイドラインに基づく治療選択、患者固有の因子の統合を通じて、体系的な臨床的判断を実証した。
しかし, 誤り分析では, バイアスのアンカー, 競合するデータの整合性の課題, 代替案の探索不足, 過剰思考, 知識ギャップ, 中間的治療に対する決定的治療の早期優先順位付けなど, 持続的な限界がみられた。
重要なことに、推論長は精度と相関し、短い応答(5000文字)はより信頼性が高く、拡張された説明は誤りの不確実性や合理性を示す可能性があることを示唆している。
DeepSeek R1は基礎的な臨床推論能力を示すが、繰り返し発生する欠陥は、バイアス軽減、知識更新、構造化推論フレームワークなど、改善の重要な領域を浮き彫りにする。
これらの知見は、LLMが人工推論による医療意思決定を増強する可能性を示しているが、現実のアプリケーションにおける信頼性を確保するために、ドメイン固有の検証、解釈可能性保護、信頼性指標(例えば、応答長閾値)の必要性を強調している。
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