論文の概要: A Smart Multimodal Healthcare Copilot with Powerful LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02470v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 05:39:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.299146
• Title: A Smart Multimodal Healthcare Copilot with Powerful LLM Reasoning
• Title（参考訳）: LLM推論を用いたスマートマルチモーダルヘルスケアコパイロット
• Authors: Xuejiao Zhao, Siyan Liu, Su-Yin Yang, Chunyan Miao,
• Abstract要約: MedRAGは、強力な大規模言語モデル(LLM)推論を備えた、スマートなマルチモーダルヘルスケアパトロールである。 非侵入的な音声モニタリング、一般的な医療クエリ、電子健康記録など、複数の入力モダリティをサポートしている。 MedRAGは、診断上の重要な洞察を回収し、統合し、誤診のリスクを減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.77948063906033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Misdiagnosis causes significant harm to healthcare systems worldwide, leading to increased costs and patient risks. MedRAG is a smart multimodal healthcare copilot equipped with powerful large language model (LLM) reasoning, designed to enhance medical decision-making. It supports multiple input modalities, including non-intrusive voice monitoring, general medical queries, and electronic health records. MedRAG provides recommendations on diagnosis, treatment, medication, and follow-up questioning. Leveraging retrieval-augmented generation enhanced by knowledge graph-elicited reasoning, MedRAG retrieves and integrates critical diagnostic insights, reducing the risk of misdiagnosis. It has been evaluated on both public and private datasets, outperforming existing models and offering more specific and accurate healthcare assistance. A demonstration video of MedRAG is available at: https://www.youtube.com/watch?v=PNIBDMYRfDM. The source code is available at: https://github.com/SNOWTEAM2023/MedRAG.
• Abstract（参考訳）: 誤診は世界中の医療システムに大きな害を与え、コストと患者のリスクを増大させる。 MedRAGは、医学的意思決定を強化するために設計された、強力な大規模言語モデル(LLM)推論を備えた、スマートなマルチモーダルヘルスケアパトロールである。 非侵入的な音声モニタリング、一般的な医療クエリ、電子健康記録など、複数の入力モダリティをサポートしている。 MedRAGは、診断、治療、治療、およびフォローアップ質問に関する勧告を提供する。 MedRAGは、知識グラフによる推論によって強化された検索増強世代を利用して、重要な診断の洞察を回収し、統合し、誤診のリスクを低減する。 パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方で評価され、既存のモデルを上回っ、より具体的で正確な医療支援を提供する。 MedRAGのデモビデオは、https://www.youtube.com/watch? v=PNIBDMYRfDM。 ソースコードは、https://github.com/SNOWTEAM2023/MedRAGで入手できる。

関連論文リスト

• Talk Before You Retrieve: Agent-Led Discussions for Better RAG in Medical QA [17.823588070044217]
  本稿では,医療質問応答システムを強化するためのプラグアンドプレイモジュールであるDisdisuss-RAGを提案する。 本手法では,多ターンブレインストーミングをエミュレートする医療専門家のチームを編成し,検索内容の関連性を向上する要約エージェントを提案する。 4つのベンチマーク医学QAデータセットによる実験結果から、DEC-RAGはMedRAGより一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T01:37:44Z)
• MRD-RAG: Enhancing Medical Diagnosis with Multi-Round Retrieval-Augmented Generation [10.483453944197407]
  医師の診断過程を模倣したMRD-RAG(Multi-Round Diagnostic RAG)フレームワークを提案する。 本発明のRAGフレームワークは、潜在的な疾患の診断情報を解析し、医師等のマルチラウンド診断を正確に行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T13:17:51Z)
• 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)
• Medical Multimodal Model Stealing Attacks via Adversarial Domain Alignment [79.41098832007819]
  医療マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は医療システムにおいて重要な要素となっている。 医療データはプライバシー規制によって保護されていないため、医療MLLMは貴重な知的財産である。 本稿では,医療MLLMに対する最初の盗難攻撃であるAdversarial Domain Alignment(ADA-STEAL)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T16:04:48Z)
• 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)
• MediConfusion: Can you trust your AI radiologist? Probing the reliability of multimodal medical foundation models [20.781551849965357]
  医用ビジュアル質問回答(VQA)ベンチマークデータセットであるMedConfusionを紹介した。 現状のモデルは、画像のペアによって容易に混同され、それ以外は視覚的に異なっており、医療専門家にとってはっきりと区別されている。 また、医療における信頼性が高く信頼性の高いMLLMの新しい世代の設計に役立つモデル失敗の共通パターンを抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T18:59:37Z)
• Capabilities of Gemini Models in Medicine [100.60391771032887]
  医療専門のマルチモーダルモデルであるMed-Geminiを紹介する。 メドジェニーニを14の医療ベンチマークで評価し,その内10に新たな最先端(SoTA)性能を確立した。 我々の結果は、Med-Geminiの可能性を示唆する証拠を提供するが、より厳密な評価は実世界の展開に先立って重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:11:28Z)

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。