論文の概要: Uncertainty-Aware Large Language Models for Explainable Disease Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03467v1
- Date: Tue, 06 May 2025 12:12:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.362495
- Title: Uncertainty-Aware Large Language Models for Explainable Disease Diagnosis
- Title（参考訳）: 説明不能な疾患診断のための不確実性を考慮した大規模言語モデル
- Authors: Shuang Zhou, Jiashuo Wang, Zidu Xu, Song Wang, David Brauer, Lindsay Welton, Jacob Cogan, Yuen-Hei Chung, Lei Tian, Zaifu Zhan, Yu Hou, Mingquan Lin, Genevieve B. Melton, Rui Zhang,
- Abstract要約: ConfiDx(コンフィデックス)は、オープンソースのLLMを微調整し、診断基準で作成した、不確実性を考慮した大規模言語モデル(LLM)である。
タスクを形式化し、さまざまな診断の曖昧さを捉えるリッチな注釈付きデータセットを組み立てました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.093388930528022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explainable disease diagnosis, which leverages patient information (e.g., signs and symptoms) and computational models to generate probable diagnoses and reasonings, offers clear clinical values. However, when clinical notes encompass insufficient evidence for a definite diagnosis, such as the absence of definitive symptoms, diagnostic uncertainty usually arises, increasing the risk of misdiagnosis and adverse outcomes. Although explicitly identifying and explaining diagnostic uncertainties is essential for trustworthy diagnostic systems, it remains under-explored. To fill this gap, we introduce ConfiDx, an uncertainty-aware large language model (LLM) created by fine-tuning open-source LLMs with diagnostic criteria. We formalized the task and assembled richly annotated datasets that capture varying degrees of diagnostic ambiguity. Evaluating ConfiDx on real-world datasets demonstrated that it excelled in identifying diagnostic uncertainties, achieving superior diagnostic performance, and generating trustworthy explanations for diagnoses and uncertainties. To our knowledge, this is the first study to jointly address diagnostic uncertainty recognition and explanation, substantially enhancing the reliability of automatic diagnostic systems.
- Abstract（参考訳）: 患者情報(例えば、徴候や症状)と計算モデルを利用して予測可能な診断と推論を生成する説明可能な疾患診断は、明確な臨床的価値を提供する。
しかし、明確な症状の欠如などの明確な診断の証拠が不十分な場合、診断の不確実性は通常発生し、誤診のリスクと副作用のリスクが増大する。
診断の不確実性を明確に特定し、説明することは、信頼できる診断システムには不可欠であるが、未解明のままである。
このギャップを埋めるために,オープンソースのLCMを微調整して作成した,不確実性を考慮した大規模言語モデル(LLM)であるConfiDxを紹介する。
タスクを形式化し、さまざまな診断の曖昧さを捉えるリッチな注釈付きデータセットを組み立てました。
実世界のデータセット上でのConfiDxの評価は、診断の不確実性を特定し、診断性能を向上し、診断や不確実性に対する信頼できる説明を生成するのに優れていることを示した。
本研究は,診断の不確かさの認識と説明を共同で行う最初の研究であり,自動診断システムの信頼性を著しく向上させるものである。
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