論文の概要: Reinforcing Clinical Decision Support through Multi-Agent Systems and Ethical AI Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03699v2
• Date: Thu, 10 Apr 2025 15:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-19 01:54:08.989344
• Title: Reinforcing Clinical Decision Support through Multi-Agent Systems and Ethical AI Governance
• Title（参考訳）: マルチエージェントシステムと倫理的AIガバナンスによる臨床意思決定支援の強化
• Authors: Ying-Jung Chen, Chi-Sheng Chen, Ahmad Albarqawi,
• Abstract要約: 本稿では,臨床診断支援のためのマルチエージェントシステムの構築に焦点をあてる。 我々はeICUデータベースを用いて、ラボ分析専用のエージェント、バイタルのみのインタプリタ、コンテキスト推論を行う。 すべてがビジネスロジックの透過的な実装であり、倫理的AIガバナンスの原則の影響を受けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the age of data-driven medicine, it is paramount to include explainable and ethically managed artificial intelligence in explaining clinical decision support systems to achieve trustworthy and effective patient care. The focus of this paper is on a new architecture of a multi-agent system for clinical decision support that uses modular agents to analyze laboratory results, vital signs, and the clinical context and then integrates these results to drive predictions and validate outcomes. We describe our implementation with the eICU database to run lab-analysis-specific agents, vitals-only interpreters, and contextual reasoners and then run the prediction module and a validation agent. Everything is a transparent implementation of business logic, influenced by the principles of ethical AI governance such as Autonomy, Fairness, and Accountability. It provides visible results that this agent-based framework not only improves on interpretability and accuracy but also on reinforcing trust in AI-assisted decisions in an intensive care setting.
• Abstract（参考訳）: データ駆動医療の時代には、信頼できる効果的な患者医療を実現するための臨床意思決定支援システムを説明するために、説明可能な倫理的に管理された人工知能を含めることが最重要である。 本研究は, モジュールエージェントを用いて臨床検査結果, バイタルサイン, 臨床状況を分析し, これらの結果を統合し, 予測と評価を行う多エージェントシステムの構築に焦点をあてる。 我々は,eICUデータベースを用いて,ラボ分析専用エージェント,バイタルズ専用インタプリタ,文脈推論器を実行し,予測モジュールと検証エージェントを実行する。 すべてはビジネスロジックの透過的な実装であり、自律性、公正性、説明責任といった倫理的AIガバナンスの原則に影響を受けています。 このエージェントベースのフレームワークは、解釈可能性と正確性の向上だけでなく、集中的なケア環境でAI支援決定に対する信頼の強化にも寄与する。

関連論文リスト

• Completing A Systematic Review in Hours instead of Months with Interactive AI Agents [21.934330935124866]
  我々は、大規模な言語モデルを利用した人間中心の対話型AIエージェントInsightAgentを紹介する。 InsightAgentは意味論に基づく大規模な文献コーパスを分割し、より焦点を絞った処理にマルチエージェント設計を採用する。 9人の医療専門家によるユーザスタディでは、可視化と相互作用機構が合成SRの品質を効果的に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T02:57:23Z)
• Primary Care Diagnoses as a Reliable Predictor for Orthopedic Surgical Interventions [0.10624941710159722]
  リファラルワークフローの非効率性は、最適な患者と高い医療費に寄与する。 本研究では,プライマリケアの診断項目に基づく手続き的ニーズの予測の可能性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T17:15:12Z)
• Medchain: Bridging the Gap Between LLM Agents and Clinical Practice through Interactive Sequential Benchmarking [58.25862290294702]
  臨床ワークフローの5つの重要な段階をカバーする12,163の臨床症例のデータセットであるMedChainを提示する。 フィードバック機構とMCase-RAGモジュールを統合したAIシステムであるMedChain-Agentも提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T15:25:02Z)
• Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios [46.729092855387165]
  本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。 我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:19:53Z)
• Agent-as-a-Judge: Evaluate Agents with Agents [61.33974108405561]
  本稿ではエージェント・アズ・ア・ジャッジ(Agent-as-a-Judge)フレームワークを紹介し,エージェント・システムを用いてエージェント・システムの評価を行う。 これはLLM-as-a-Judgeフレームワークの有機的拡張であり、タスク解決プロセス全体の中間フィードバックを可能にするエージェント的特徴を取り入れている。 55のリアルな自動化AI開発タスクのベンチマークであるDevAIを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:57:02Z)
• AIPatient: Simulating Patients with EHRs and LLM Powered Agentic Workflow [33.8495939261319]
  本稿では,AIPatient Knowledge Graph (AIPatient KG) を入力とし,生成バックボーンとしてReasoning Retrieval-Augmented Generation (RAG) を開発した。 Reasoning RAGは、検索、KGクエリ生成、抽象化、チェッカー、書き直し、要約を含むタスクにまたがる6つのLLMエージェントを活用する。 ANOVA F-value 0.6126, p>0.1, ANOVA F-value 0.782, p>0.1, ANOVA F-value 0.782, p>0.1, ANOVA F-value 0.6126, p>0.1)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T17:17:15Z)
• DrugAgent: Multi-Agent Large Language Model-Based Reasoning for Drug-Target Interaction Prediction [8.98329812378801]
  DrugAgentは、薬物と薬物の相互作用を予測するためのマルチエージェントシステムである。 複数の専門的な視点と透明な推論を組み合わせる。 我々のアプローチは、予測毎に詳細な人間解釈可能な推論を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T21:24:59Z)
• Advancing Healthcare Automation: Multi-Agent System for Medical Necessity Justification [0.0]
  本稿では,LLMエージェントを利用したマルチエージェントシステム(MAS)の優先オーソライゼーションタスクの自動化について検討する。 GPT-4のチェックリストは,証拠による項目レベルの判断の精度が86.2%,総合的なチェックリスト判定の精度が95.6%であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T18:40:05Z)
• AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
  我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。 この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。 高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
• XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
  マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:28:04Z)
• Detecting algorithmic bias in medical-AI models using trees [7.939586935057782]
  本稿では,医療AI意思決定支援システムにおけるアルゴリズムバイアスの領域を検出するための革新的な枠組みを提案する。 本手法は,医学・AIモデルにおける潜在的なバイアスを,特に敗血症予測の文脈で効果的に同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T18:47:34Z)
• Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
  メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。 本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z)
• Operationalizing Counterfactual Metrics: Incentives, Ranking, and Information Asymmetry [62.53919624802853]
  このような平均的な治療結果の指標から生じるインセンティブのずれを分析した。 本稿では,患者が対象とするランキングシステムにおいて,対物メトリクスを合理的に振る舞うように修正する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T00:24:38Z)
• Towards Reliable Medical Image Segmentation by utilizing Evidential Calibrated Uncertainty [52.03490691733464]
  本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。 主観的論理理論を利用して、医用画像分割の問題に対する確率と不確実性を明示的にモデル化する。 DeviSには不確実性を考慮したフィルタリングモジュールが組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z)
• Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision [80.62711706785834]
  医用画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略であるREMEDISを提案する。 様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:34:18Z)
• Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
  臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。