論文の概要: DocCHA: Towards LLM-Augmented Interactive Online diagnosis System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07870v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 15:52:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.473267
• Title: DocCHA: Towards LLM-Augmented Interactive Online diagnosis System
• Title（参考訳）: DocCHA:LLMを利用したインタラクティブオンライン診断システムを目指して
• Authors: Xinyi Liu, Dachun Sun, Yi R. Fung, Dilek Hakkani-Tür, Tarek Abdelzaher,
• Abstract要約: DocCHAは、診断プロセスを3段階に分解することで臨床推論をエミュレートする、信頼性に配慮したモジュラーなフレームワークである。 実世界の中国のコンサルティングデータセットを2つ評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.975659876934895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the impressive capabilities of Large Language Models (LLMs), existing Conversational Health Agents (CHAs) remain static and brittle, incapable of adaptive multi-turn reasoning, symptom clarification, or transparent decision-making. This hinders their real-world applicability in clinical diagnosis, where iterative and structured dialogue is essential. We propose DocCHA, a confidence-aware, modular framework that emulates clinical reasoning by decomposing the diagnostic process into three stages: (1) symptom elicitation, (2) history acquisition, and (3) causal graph construction. Each module uses interpretable confidence scores to guide adaptive questioning, prioritize informative clarifications, and refine weak reasoning links. Evaluated on two real-world Chinese consultation datasets (IMCS21, DX), DocCHA consistently outperforms strong prompting-based LLM baselines (GPT-3.5, GPT-4o, LLaMA-3), achieving up to 5.18 percent higher diagnostic accuracy and over 30 percent improvement in symptom recall, with only modest increase in dialogue turns. These results demonstrate the effectiveness of DocCHA in enabling structured, transparent, and efficient diagnostic conversations -- paving the way for trustworthy LLM-powered clinical assistants in multilingual and resource-constrained settings.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の印象的な機能にもかかわらず、既存の会話型ヘルスエージェント(CHA)は静的で不安定であり、適応型マルチターン推論、症状の明確化、透明な意思決定ができない。 このことは、反復的かつ構造化された対話が不可欠である臨床診断における実際の適用性を妨げている。 診断過程を,(1)症状誘発,(2)履歴取得,(3)因果グラフ構築の3段階に分解することで,臨床推論をエミュレートする信頼性の高いモジュール型フレームワークDocCHAを提案する。 各モジュールは解釈可能な信頼スコアを使用して、適応的な質問を導き、情報的明確化を優先し、弱い推論リンクを洗練する。 2つの実世界の中国のコンサルティングデータセット(IMCS21、DX)で評価され、DocCHAは強力なプロンプトベースのLCMベースライン(GPT-3.5、GPT-4o、LLaMA-3)を一貫して上回り、診断精度は最大5.18パーセント向上し、症状のリコールは30%以上改善され、対話のターンはわずかに増加している。 これらの結果から,DocCHAの多言語・資源制約環境における信頼性の高いLCMベースの臨床助手の道を開く,構造化された,透明で,効率的な診断会話を可能にする効果が示された。

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