論文の概要: Collaborative Medical Triage under Uncertainty: A Multi-Agent Dynamic Matching Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22504v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 09:21:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.114362
• Title: Collaborative Medical Triage under Uncertainty: A Multi-Agent Dynamic Matching Approach
• Title（参考訳）: 不確実性下での協調的医学的試行:マルチエージェント動的マッチングアプローチ
• Authors: Hongyan Cheng, Chengzhang Yu, Yanshu Shi, Chiyue Wang, Cong Liu, Zhanpeng Jin,
• Abstract要約: パンデミック後の医療需要の急増と重度の介護不足は、救急部門トリアージシステムに前例のない圧力を与えている。 我々は、現在のAIベースのトリアージシステムにおける3つの基本的な課題に対処する、医療トリアージのためのマルチエージェントインタラクティブなインテリジェントシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.474709234869498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The post-pandemic surge in healthcare demand, coupled with critical nursing shortages, has placed unprecedented pressure on emergency department triage systems, necessitating innovative AI-driven solutions. We present a multi-agent interactive intelligent system for medical triage that addresses three fundamental challenges in current AI-based triage systems: insufficient medical specialization leading to hallucination-induced misclassifications, heterogeneous department structures across healthcare institutions, and inefficient detail-oriented questioning that impedes rapid triage decisions. Our system employs three specialized agents - RecipientAgent, InquirerAgent, and DepartmentAgent - that collaborate through structured inquiry mechanisms and department-specific guidance rules to transform unstructured patient symptoms into accurate department recommendations. To ensure robust evaluation, we constructed a comprehensive Chinese medical triage dataset from a medical website, comprising 3,360 real-world cases spanning 9 primary departments and 62 secondary departments. Through systematic data imputation using large language models, we address the prevalent issue of incomplete medical records in real-world data. Experimental results demonstrate that our multi-agent system achieves 89.2% accuracy in primary department classification and 73.9% accuracy in secondary department classification after four rounds of patient interaction. The system's pattern-matching-based guidance mechanisms enable efficient adaptation to diverse hospital configurations while maintaining high triage accuracy. Our work provides a scalable framework for deploying AI-assisted triage systems that can accommodate the organizational heterogeneity of healthcare institutions while ensuring clinically sound decision-making.
• Abstract（参考訳）: 医療需要のパンデミック以降の急増と、重度の介護不足は、緊急部署のトリアージシステムに前例のないプレッシャーを与え、革新的なAI駆動ソリューションを必要としている。 我々は、現在のAIベースのトリアージシステムにおける3つの基本的な課題、すなわち幻覚による誤分類につながる医療特殊化の不足、医療機関間の異質な部門構造、そして迅速なトリアージ決定を妨げる非効率なディテール指向の質問に対処する、多エージェントのインタラクティブな医療トリアージシステムを提案する。 本システムでは,非構造的患者の症状を正確な部署勧告に変換するために,構造化された調査機構と部門別指導規則を通じて協力する3つの特別エージェント(RecipientAgent,InquirerAgent,DepartmentAgent)を採用。 そこで我々は,9つの部署と62の部署にまたがる実例3360件からなる,総合的な中国の医療トリアージデータセットを構築した。 大規模言語モデルを用いた系統的なデータ計算を通じて、現実世界のデータにおける不完全な医療記録の問題に対処する。 その結果, 初等部分類では89.2%, 二次部分類では73.9%の精度が得られた。 このシステムのパターンマッチングに基づくガイダンス機構は、高いトリアージ精度を維持しつつ、多様な病院構成への効率的な適応を可能にする。 我々の研究は、医療機関の組織的不均一性に対応すると同時に、臨床的に健全な意思決定を確実にするAI支援トリアージシステムを展開するためのスケーラブルなフレームワークを提供する。

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