論文の概要: FRAME: Feedback-Refined Agent Methodology for Enhancing Medical Research Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04649v1
• Date: Tue, 06 May 2025 18:50:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.609355
• Title: FRAME: Feedback-Refined Agent Methodology for Enhancing Medical Research Insights
• Title（参考訳）: FRAME:医療研究の方向性を高めるためのフィードバック調整エージェント方法論
• Authors: Chengzhang Yu, Yiming Zhang, Zhixin Liu, Zenghui Ding, Yining Sun, Zhanpeng Jin,
• Abstract要約: 本稿では,反復的改善と構造化フィードバックによる医療用紙の創出を促進する新しいフレームワークFRAMEを紹介する。 FRAMEの有効性を実証し,従来のアプローチよりも大幅に改善した。 人間による評価は、FRAMEが生成した論文が人間による著作に匹敵する品質を達成することを確認している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.407267178804017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The automation of scientific research through large language models (LLMs) presents significant opportunities but faces critical challenges in knowledge synthesis and quality assurance. We introduce Feedback-Refined Agent Methodology (FRAME), a novel framework that enhances medical paper generation through iterative refinement and structured feedback. Our approach comprises three key innovations: (1) A structured dataset construction method that decomposes 4,287 medical papers into essential research components through iterative refinement; (2) A tripartite architecture integrating Generator, Evaluator, and Reflector agents that progressively improve content quality through metric-driven feedback; and (3) A comprehensive evaluation framework that combines statistical metrics with human-grounded benchmarks. Experimental results demonstrate FRAME's effectiveness, achieving significant improvements over conventional approaches across multiple models (9.91% average gain with DeepSeek V3, comparable improvements with GPT-4o Mini) and evaluation dimensions. Human evaluation confirms that FRAME-generated papers achieve quality comparable to human-authored works, with particular strength in synthesizing future research directions. The results demonstrated our work could efficiently assist medical research by building a robust foundation for automated medical research paper generation while maintaining rigorous academic standards.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)による科学研究の自動化は大きな機会をもたらすが、知識合成と品質保証において重要な課題に直面している。 本稿では,反復的改善と構造化フィードバックによる医療用紙の創出を促進する新しいフレームワークFRAMEを紹介する。 提案手法は,(1)4,287件の医療論文を反復的精錬により重要な研究要素に分解する構造化データセット構築手法,(2)メトリクス駆動型フィードバックによりコンテンツ品質を段階的に改善するジェネレータ,評価器,リフレクタエージェントを統合した三部構成アーキテクチャ,(3)統計的メトリクスと人為的なベンチマークを組み合わせた総合的な評価フレームワークを含む。 実験の結果、FRAMEの有効性が示され、複数のモデルにまたがる従来のアプローチよりも大幅に改善された(DeepSeek V3では9.91%、GPT-4o Miniでは同等の改善)。 人間による評価は、FRAMEが生成した論文が人間による研究に匹敵する品質を達成し、将来の研究方向性を合成する上で特に強いことを確認している。 本研究は,厳格な学術基準を維持しつつ,医療論文自動作成のための堅牢な基盤を構築することで,医療研究を効率的に支援できることを実証した。

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