論文の概要: MedAgentBoard: Benchmarking Multi-Agent Collaboration with Conventional Methods for Diverse Medical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12371v1
• Date: Sun, 18 May 2025 11:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.196997
• Title: MedAgentBoard: Benchmarking Multi-Agent Collaboration with Conventional Methods for Diverse Medical Tasks
• Title（参考訳）: MedAgentBoard: 異種医療課題のための従来手法によるマルチエージェントコラボレーションのベンチマーク
• Authors: Yinghao Zhu, Ziyi He, Haoran Hu, Xiaochen Zheng, Xichen Zhang, Zixiang Wang, Junyi Gao, Liantao Ma, Lequan Yu,
• Abstract要約: 我々はMedAgentBoardを紹介する。MedAgentBoardは、マルチエージェントコラボレーション、シングルLLM、および従来のアプローチの体系的評価のための総合的なベンチマークである。 MedAgentBoardには、医療(視覚)質問応答、レイサマリ生成、構造化電子健康記録(EHR)予測モデリング、臨床ワークフロー自動化の4つの多様な医療タスクカテゴリが含まれている。 マルチエージェントコラボレーションは特定のシナリオにおいてメリットを示すが、高度な単一LLMを一貫して上回るものではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.567786780266353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has stimulated interest in multi-agent collaboration for addressing complex medical tasks. However, the practical advantages of multi-agent collaboration approaches remain insufficiently understood. Existing evaluations often lack generalizability, failing to cover diverse tasks reflective of real-world clinical practice, and frequently omit rigorous comparisons against both single-LLM-based and established conventional methods. To address this critical gap, we introduce MedAgentBoard, a comprehensive benchmark for the systematic evaluation of multi-agent collaboration, single-LLM, and conventional approaches. MedAgentBoard encompasses four diverse medical task categories: (1) medical (visual) question answering, (2) lay summary generation, (3) structured Electronic Health Record (EHR) predictive modeling, and (4) clinical workflow automation, across text, medical images, and structured EHR data. Our extensive experiments reveal a nuanced landscape: while multi-agent collaboration demonstrates benefits in specific scenarios, such as enhancing task completeness in clinical workflow automation, it does not consistently outperform advanced single LLMs (e.g., in textual medical QA) or, critically, specialized conventional methods that generally maintain better performance in tasks like medical VQA and EHR-based prediction. MedAgentBoard offers a vital resource and actionable insights, emphasizing the necessity of a task-specific, evidence-based approach to selecting and developing AI solutions in medicine. It underscores that the inherent complexity and overhead of multi-agent collaboration must be carefully weighed against tangible performance gains. All code, datasets, detailed prompts, and experimental results are open-sourced at https://medagentboard.netlify.app/.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、複雑な医療課題に対処するためのマルチエージェントコラボレーションへの関心を刺激している。 しかし、マルチエージェントコラボレーションアプローチの実用上の利点は、まだ十分に理解されていない。 既存の評価は一般化性に欠けることが多く、実際の臨床実践を反映した多様なタスクをカバーできず、単一LLMベースの手法と確立された手法の両方に対して厳密な比較を省略することが多い。 この重要なギャップに対処するために,マルチエージェントコラボレーション,シングルLLM,従来のアプローチの体系的評価のための総合的なベンチマークであるMedAgentBoardを紹介する。 MedAgentBoardは、(1)医療(視覚)質問応答、(2)レイ・サマリ・ジェネレーション、(3)構造化電子健康記録(EHR)予測モデリング、(4)テキスト、医用画像、構造化ERHデータにまたがる臨床ワークフロー自動化の4つの分野を含む。 臨床ワークフロー自動化におけるタスク完全性の向上など,特定のシナリオにおいて,マルチエージェントコラボレーションがメリットを示す一方で,高度な単一LSM(例:テキスト医療QA)や,医用VQAやEHRベースの予測といったタスクにおけるパフォーマンス向上を一般的に維持する専門的な手法を一貫して上回るものではない。 MedAgentBoardは、医療におけるAIソリューションの選択と開発において、タスク固有のエビデンスベースのアプローチの必要性を強調し、重要なリソースと実行可能な洞察を提供する。 マルチエージェントコラボレーションの本質的な複雑さとオーバーヘッドは、具体的なパフォーマンス向上に対して慎重に考慮する必要がある、と氏は強調する。 すべてのコード、データセット、詳細なプロンプト、実験結果はhttps://medagentboard.netlify.app/.com/で公開されている。

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