論文の概要: MedSyn: Enhancing Diagnostics with Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14774v1
• Date: Wed, 07 May 2025 09:37:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.660855
• Title: MedSyn: Enhancing Diagnostics with Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: MedSyn:人間とAIのコラボレーションによる診断の強化
• Authors: Burcu Sayin, Ipek Baris Schlicht, Ngoc Vo Hong, Sara Allievi, Jacopo Staiano, Pasquale Minervini, Andrea Passerini,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、臨床意思決定を支援するためのツールとして有望であることを示している。 我々は、医師とLLMが多段階の対話を行い、診断と治療の決定を洗練するためのハイブリッドなヒューマンAIフレームワーク、MedSynを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.23358929400838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Clinical decision-making is inherently complex, often influenced by cognitive biases, incomplete information, and case ambiguity. Large Language Models (LLMs) have shown promise as tools for supporting clinical decision-making, yet their typical one-shot or limited-interaction usage may overlook the complexities of real-world medical practice. In this work, we propose a hybrid human-AI framework, MedSyn, where physicians and LLMs engage in multi-step, interactive dialogues to refine diagnoses and treatment decisions. Unlike static decision-support tools, MedSyn enables dynamic exchanges, allowing physicians to challenge LLM suggestions while the LLM highlights alternative perspectives. Through simulated physician-LLM interactions, we assess the potential of open-source LLMs as physician assistants. Results show open-source LLMs are promising as physician assistants in the real world. Future work will involve real physician interactions to further validate MedSyn's usefulness in diagnostic accuracy and patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 臨床的意思決定は本質的に複雑であり、認知バイアス、不完全な情報、そしてケースの曖昧さに影響されることが多い。 大きな言語モデル(LLM)は、臨床的な意思決定を支援するツールとして約束されているが、典型的なワンショットまたは限定的な相互作用の使用は、現実の医療実践の複雑さを見落としている可能性がある。 そこで本研究では,医師とLLMが多段階の対話を行い,診断と治療決定を洗練させる,ハイブリッドなヒューマンAIフレームワークであるMedSynを提案する。 静的な意思決定支援ツールとは異なり、MedSynは動的交換を可能にし、医師はLSMの提案に挑戦し、LSMは代替的な視点を強調している。 医師とLLMの相互作用をシミュレートすることで,オープンソース LLM の可能性を医師のアシスタントとして評価する。 その結果、オープンソースのLCMは、現実世界の医師のアシスタントとして有望であることがわかった。 今後の研究は、診断精度と患者の結果にMedSynが有用であることを検証するために、実際の医師との相互作用を含む。

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