論文の概要: mAIstro: an open-source multi-agentic system for automated end-to-end development of radiomics and deep learning models for medical imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03785v2
• Date: Mon, 11 Aug 2025 09:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.669667
• Title: mAIstro: an open-source multi-agentic system for automated end-to-end development of radiomics and deep learning models for medical imaging
• Title（参考訳）: mAIstro:医療画像のための放射線学とディープラーニングモデルのエンドツーエンド自動開発のためのオープンソースのマルチエージェントシステム
• Abstract要約: mAIstroは、医療AIモデルのエンドツーエンド開発とデプロイのための、オープンソースの、自律的なマルチエージェントフレームワークである。 自然言語インタフェースを通じて探索データ分析、放射能特徴抽出、画像分割、分類、回帰を編成する。
• 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: Agentic systems built on large language models (LLMs) offer promising capabilities for automating complex workflows in healthcare AI. We introduce mAIstro, an open-source, autonomous multi-agentic framework for end-to-end development and deployment of medical AI models. The system orchestrates exploratory data analysis, radiomic feature extraction, image segmentation, classification, and regression through a natural language interface, requiring no coding from the user. Built on a modular architecture, mAIstro supports both open- and closed-source LLMs, and was evaluated using a large and diverse set of prompts across 16 open-source datasets, covering a wide range of imaging modalities, anatomical regions, and data types. The agents successfully executed all tasks, producing interpretable outputs and validated models. This work presents the first agentic framework capable of unifying data analysis, AI model development, and inference across varied healthcare applications, offering a reproducible and extensible foundation for clinical and research AI integration. The code is available at: https://github.com/eltzanis/mAIstro
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)上に構築されたエージェントシステムは、医療AIの複雑なワークフローを自動化するための有望な機能を提供する。 私たちは、医療AIモデルのエンドツーエンド開発とデプロイのためのオープンソースの、自律的なマルチエージェントフレームワークであるmAIstroを紹介します。 このシステムは、自然言語インタフェースを介して探索データ分析、放射能特徴抽出、画像分割、分類、回帰を調整し、ユーザからのコーディングを必要としない。 モジュラーアーキテクチャに基づいて構築されたmAIstroは、オープンソースLLMとクローズドソースLLMの両方をサポートし、16のオープンソースデータセットにまたがる、多種多様なプロンプトセットを使用して評価され、幅広い画像モダリティ、解剖学的領域、データタイプをカバーする。 エージェントはすべてのタスクを実行し、解釈可能な出力と検証されたモデルを生成した。 この研究は、データ分析、AIモデル開発、さまざまな医療アプリケーションに対する推論を統一できる最初のエージェントフレームワークを提示し、臨床および研究AI統合のための再現可能で拡張可能な基盤を提供する。 コードは、https://github.com/eltzanis/mAIstroで入手できる。

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