論文の概要: Agentic large language models improve retrieval-based radiology question answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00743v2
• Date: Sun, 24 Aug 2025 14:26:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 14:31:50.805623
• Title: Agentic large language models improve retrieval-based radiology question answering
• Title（参考訳）: エージェント型大規模言語モデルによる検索に基づく放射線学的質問応答の改善
• Authors: Sebastian Wind, Jeta Sopa, Daniel Truhn, Mahshad Lotfinia, Tri-Thien Nguyen, Keno Bressem, Lisa Adams, Mirabela Rusu, Harald Köstler, Gerhard Wellein, Andreas Maier, Soroosh Tayebi Arasteh,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自律的に分解可能なエージェントRAGフレームワークを提案する。 LLMはRadiopaedia.orgから標的臨床証拠を反復的に回収し、証拠に基づく反応を動的に合成する。 エージェント検索により、ゼロショットプロンプトや従来のオンラインRAGよりも平均診断精度が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.208637377704778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical decision-making in radiology increasingly benefits from artificial intelligence (AI), particularly through large language models (LLMs). However, traditional retrieval-augmented generation (RAG) systems for radiology question answering (QA) typically rely on single-step retrieval, limiting their ability to handle complex clinical reasoning tasks. Here we propose an agentic RAG framework enabling LLMs to autonomously decompose radiology questions, iteratively retrieve targeted clinical evidence from Radiopaedia.org, and dynamically synthesize evidence-based responses. We evaluated 25 LLMs spanning diverse architectures, parameter scales (0.5B to >670B), and training paradigms (general-purpose, reasoning-optimized, clinically fine-tuned), using 104 expert-curated radiology questions from previously established RSNA-RadioQA and ExtendedQA datasets. To assess generalizability, we additionally tested on an unseen internal dataset of 65 real-world radiology board examination questions. Agentic retrieval significantly improved mean diagnostic accuracy over zero-shot prompting and conventional online RAG. The greatest gains occurred in small-scale models, while very large models (>200B parameters) demonstrated minimal changes (<2% improvement). Additionally, agentic retrieval reduced hallucinations (mean 9.4%) and retrieved clinically relevant context in 46% of cases, substantially aiding factual grounding. Even clinically fine-tuned models showed gains from agentic retrieval (e.g., MedGemma-27B), indicating that retrieval remains beneficial despite embedded domain knowledge. These results highlight the potential of agentic frameworks to enhance factuality and diagnostic accuracy in radiology QA, warranting future studies to validate their clinical utility. All datasets, code, and the full agentic framework are publicly available to support open research and clinical translation.
• Abstract（参考訳）: 放射線学における臨床的意思決定は、人工知能(AI)、特に大きな言語モデル(LLM)によってますます恩恵を受けている。 しかしながら、放射線学的質問応答(QA)のための従来の検索強化世代(RAG)システムは、通常、単一のステップの検索に依存し、複雑な臨床推論タスクを扱う能力を制限する。 本稿では,LSMが放射線学の質問を自律的に分解し,Radiopaedia.orgから標的とする臨床証拠を反復的に回収し,エビデンスに基づく反応を動的に合成することを可能にするエージェントRAGフレームワークを提案する。 これまでに確立されたRSNA-RadioQAデータセットと拡張QAデータセットを用いて,25のLCM,パラメータスケール(0.5Bから670B),トレーニングパラダイム(汎用的,推論最適化,臨床的微調整)を評価した。 一般化性を評価するため,65件の実地放射線検査問合せの未確認内部データセットを検証した。 エージェント検索により、ゼロショットプロンプトや従来のオンラインRAGよりも平均診断精度が大幅に向上した。 大規模なモデル(>200Bパラメータ)では最小限の変更((<2%改善)が見られた。 さらに、エージェント検索は幻覚(平均9.4%)を減らし、臨床的に関連のある文脈を46%の症例で回収し、事実上の根拠づけを助長した。 臨床的に微調整されたモデルでさえ、エージェント検索(例:MedGemma-27B)の結果が得られ、組込みドメイン知識にもかかわらず、検索が有益であることが示唆された。 これらの結果は, 放射線診断における事実性および診断精度を高めるためのエージェント・フレームワークの可能性を強調し, 今後の臨床応用の検証を保証している。 すべてのデータセット、コード、フルエージェントフレームワークが公開されており、オープンな研究と臨床翻訳をサポートする。

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