論文の概要: The Multi-Round Diagnostic RAG Framework for Emulating Clinical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07724v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 05:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:33.983142
• Title: The Multi-Round Diagnostic RAG Framework for Emulating Clinical Reasoning
• Title（参考訳）: 臨床推論をエミュレートする多方向診断RAGフレームワーク
• Authors: Penglei Sun, Yixiang Chen, Xiang Li, Xiaowen Chu,
• Abstract要約: 現代医学と漢方医学の両方をカバーする知識グラフであるDiagnosGraphを構築した。 口語患者の物語と学術的な医療知識のギャップを埋めるために、DiagnosGraphは1,908ドルの医療記録も導入している。 MRD-RAGがLSMの診断性能を向上させることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.483453944197407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, accurately and quickly deploying medical large language models (LLMs) has become a trend. Among these, retrieval-augmented generation (RAG) has garnered attention due to rapid deployment and privacy protection. However, the challenge hinder the practical deployment of RAG for medical diagnosis: the semantic gap between colloquial patient descriptions and the professional terminology within medical knowledge bases. We try to address the challenge from the data perspective and the method perspective. First, to address the semantic gap in existing knowledge bases, we construct DiagnosGraph, a generalist knowledge graph covering both modern medicine and Traditional Chinese Medicine. It contains 876 common diseases with the graph of 7,997 nodes and 37,201 triples. To bridge the gap between colloquial patient narratives and academic medical knowledge, DiagnosGraph also introduces $1,908$ medical record by formalizing the patient chief complaint and proposing a medical diagnosis. Second, we introduce the Multi-Round Diagnostic RAG (MRD-RAG) framework. It utilizes a multi-round dialogue to refine diagnostic possibilities, emulating the clinical reasoning of a physician. Experiments conducted on four medical benchmarks, with evaluations by human physicians, demonstrate that MRD-RAG enhances the diagnostic performance of LLMs, highlighting its potential to make automated diagnosis more accurate and human-aligned.
• Abstract（参考訳）: 近年,医療用大規模言語モデル(LLM)の正確かつ迅速な展開がトレンドとなっている。 これらのうち、検索強化世代(RAG)は、迅速な展開とプライバシ保護のために注目を集めている。 しかし,この課題は,臨床診断におけるRAGの実践的展開を妨げている。 データパースペクティブとメソッドパースペクティブから、この課題に対処しようとします。 まず,既存の知識基盤における意味的ギャップに対処するため,現代医学と漢方医学の両方をカバーする一般知識グラフであるDiagnosGraphを構築した。 グラフは7,997ノードと37,201トリプルである。 口語患者の物語と学術的医学的知識のギャップを埋めるために、DiagnosGraphは、患者のチーフ・クレームを形式化し、診断を提案することで、1,908ドルの医療記録も導入している。 次に,MRD-RAG(Multi-Round Diagnostic RAG)フレームワークを紹介する。 複数ラウンドの対話を利用して診断可能性を洗練し、医師の臨床的推論をエミュレートする。 人間の医師による評価を含む4つの医学ベンチマークで実施された実験は、MDD-RAGがLSMの診断性能を高め、自動化された診断をより正確かつヒトに適応させる可能性を強調している。

関連論文リスト

• Sequential Diagnosis with Language Models [21.22416732642907]
  本稿では,304症例を段階的に診断するシークエンシャル診断ベンチマークを紹介する。 成績は、診断精度だけでなく、医師の診察や検査の費用によって評価される。 また,医師のパネルを模擬したモデル診断オーケストレータであるMAI診断オーケストレータ(MAI-DxO)についても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-27T17:27:26Z)
• An Agentic System for Rare Disease Diagnosis with Traceable Reasoning [58.78045864541539]
  大型言語モデル(LLM)を用いた最初のまれな疾患診断エージェントシステムであるDeepRareを紹介する。 DeepRareは、まれな疾患の診断仮説を分類し、それぞれに透明な推論の連鎖が伴う。 このシステムは2,919の疾患に対して異常な診断性能を示し、1013の疾患に対して100%の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T13:42:26Z)
• DiagnosisArena: Benchmarking Diagnostic Reasoning for Large Language Models [25.13622249539088]
  diagnosisArenaは、専門レベルの診断能力の厳格な評価のために設計されたベンチマークである。 診断アリーナは1,113組のセグメンテーション患者と、28の専門専門医からなる。 我々の研究では、最も先進的な推論モデルであるo3、o1、DeepSeek-R1でさえ、それぞれ51.12%、31.09%、17.79%の精度しか達成していないことが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T09:14:53Z)
• MedAgent-Pro: Towards Multi-modal Evidence-based Medical Diagnosis via Reasoning Agentic Workflow [16.089816031251335]
  MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、様々な分野において大きな注目を集めている。 視覚入力の詳細な認識が欠如しており、定量的画像解析を行う能力が制限されている。 MedAgent-Proは,信頼性,説明性,正確な診断を実現するために設計されたエビデンスベースの推論エージェントシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T14:04:18Z)
• MDTeamGPT: A Self-Evolving LLM-based Multi-Agent Framework for Multi-Disciplinary Team Medical Consultation [20.622990699649694]
  MDTコンサルテーションにおけるマルチロールコラボレーションは、しばしば過度に長い対話履歴をもたらす。 本稿では,これらの問題に対処する大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントMDT医療相談フレームワークを提案する。 本フレームワークでは,コンセンサス・アグリゲーションと,マルチラウンド・コンサルテーションのための残余の議論構造を用いる。 また、CorrectKB (CorrectKB) とChain-of-Thought Knowledge Base (ChainKB) も採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-18T03:07:34Z)
• MedRAG: Enhancing Retrieval-augmented Generation with Knowledge Graph-Elicited Reasoning for Healthcare Copilot [47.77948063906033]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、プライバシーに敏感な電子健康記録を検索するのに適した手法である。 本稿では,医療領域に対する知識グラフ(KG)により強化されたRAGモデルであるMedRAGを提案する。 MedRAGはより具体的な診断の洞察を提供し、誤診率の低減に最先端のモデルを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T12:27:35Z)
• Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。 医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。 実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z)
• MMed-RAG: Versatile Multimodal RAG System for Medical Vision Language Models [49.765466293296186]
  近年,Med-LVLM (Med-LVLMs) の進歩により,対話型診断ツールの新たな可能性が高まっている。 Med-LVLMは、しばしば事実の幻覚に悩まされ、誤った診断につながることがある。 我々は,Med-LVLMの現実性を高めるために,多目的マルチモーダルRAGシステムMMed-RAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T23:03:27Z)
• MAGDA: Multi-agent guideline-driven diagnostic assistance [43.15066219293877]
  救急部門、地方病院、または未開発地域の診療所では、臨床医は訓練された放射線技師による高速な画像分析を欠いていることが多い。 本研究では,ゼロショットガイドライン駆動意思決定支援のための新しいアプローチを提案する。 我々は、患者診断に到達するために協調する、対照的な視覚言語モデルで強化された複数のLLMエージェントのシステムをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T09:10:30Z)
• RuleAlign: Making Large Language Models Better Physicians with Diagnostic Rule Alignment [54.91736546490813]
  本稿では,大規模言語モデルと特定の診断規則との整合性を考慮したルールアラインフレームワークを提案する。 患者と医師間の規則に基づくコミュニケーションを含む医療対話データセットを開発した。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T17:44:40Z)
• Uncertainty-aware Medical Diagnostic Phrase Identification and Grounding [72.18719355481052]
  MRG(Messical Report Grounding)と呼ばれる新しい課題について紹介する。 MRGは医療報告から診断フレーズとその対応する接地箱を直接エンドツーエンドで識別することを目的としている。 マルチモーダルな大規模言語モデルを用いて診断フレーズを予測する,堅牢で信頼性の高いフレームワークである uMedGround を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T07:41:35Z)
• A Spectrum Evaluation Benchmark for Medical Multi-Modal Large Language Models [57.88111980149541]
  Asclepiusは、Med-MLLMの異なる医学的特長と診断能力で評価する、新しいMed-MLLMベンチマークである。 3つの基本原則に基づいて、アスクレピウスは15の医療専門分野を包括的に評価する。 また、6つのMed-MLLMの詳細な分析を行い、3人の専門家と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T08:04:23Z)
• Medical Dialogue Generation via Intuitive-then-Analytical Differential Diagnosis [14.17497921394565]
  Intuitive-then-Analytic Differential Diagnosis (IADDx) を用いた医用対話生成フレームワークを提案する。 本手法は,検索に基づく直感的アソシエーション(直感的アソシエーション)によるディファレンス診断から始まり,その後,グラフ強化解析手法により精査する。 提案手法の有効性を2つのデータセットで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T12:35:19Z)
• Leveraging Medical Knowledge Graphs Into Large Language Models for Diagnosis Prediction: Design and Application Study [6.10474409373543]
  自動診断におけるLarge Language Models (LLMs) の習熟度を高めるための革新的なアプローチを提案する。 我々は,国立医科大学統一医療言語システム(UMLS)からKGを抽出した。 我々のアプローチは説明可能な診断経路を提供し、AIによる診断決定支援システムの実現に近づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T06:05:18Z)
• BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection [51.22159321912891]
  異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。 医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。 医用画像の異常検出方法を評価するための総合評価ベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T20:23:46Z)
• ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs [48.11532667875847]
  ChatCAD+は高品質な医療レポートを生成し、信頼できる医療アドバイスを提供するツールである。 信頼性レポート生成モジュールは、医療画像を解釈し、高品質な医療レポートを生成することができる。 Reliable Interactionモジュールは、信頼できる医療アドバイスを提供するために、信頼できる医療ウェブサイトからの最新の情報を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T12:03:31Z)
• Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic Diagnosis [50.15205065710629]
  臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。 本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)

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。