論文の概要: HealthFlow: A Self-Evolving AI Agent with Meta Planning for Autonomous Healthcare Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02621v2
- Date: Sat, 11 Oct 2025 17:58:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 15:48:09.054109
- Title: HealthFlow: A Self-Evolving AI Agent with Meta Planning for Autonomous Healthcare Research
- Title（参考訳）: HealthFlow: 自律的なヘルスケア研究のためのメタプランニングを備えた自己進化型AIエージェント
- Authors: Yinghao Zhu, Yifan Qi, Zixiang Wang, Lei Gu, Dehao Sui, Haoran Hu, Xichen Zhang, Ziyi He, Junjun He, Liantao Ma, Lequan Yu,
- Abstract要約: 本稿では,新たなメタレベルの進化機構を通じて制限を克服する,自己進化型AIエージェントであるHealthFlowを紹介する。
HealthFlowは、手続き的な成功と失敗を永続的で構造化された知識ベースに蒸留することで、ハイレベルな問題解決ポリシーを自律的に洗練する。
私たちの実験では、HealthFlowの自己進化アプローチが最先端のエージェントフレームワークを大幅に上回っていることを実証しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.21457361323802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of scientific knowledge presents a grand challenge: transforming this vast repository of information into an active engine for discovery, especially in high-stakes domains like healthcare. Current AI agents, however, are constrained by static, predefined strategies, limiting their ability to navigate the complex, evolving ecosystem of scientific research. This paper introduces HealthFlow, a self-evolving AI agent that overcomes this limitation through a novel meta-level evolution mechanism. HealthFlow autonomously refines its high-level problem-solving policies by distilling procedural successes and failures into a durable, structured knowledge base, enabling it to learn not just how to use tools, but how to strategize. To anchor our research and provide a community resource, we introduce EHRFlowBench, a new benchmark featuring complex health data analysis tasks systematically derived from peer-reviewed scientific literature. Our experiments demonstrate that HealthFlow's self-evolving approach significantly outperforms state-of-the-art agent frameworks. This work offers a new paradigm for intelligent systems that can learn to operationalize the procedural knowledge embedded in scientific content, marking a critical step toward more autonomous and effective AI for healthcare scientific discovery.
- Abstract（参考訳）: 科学知識の急速な普及は、この膨大な情報のリポジトリを発見のためのアクティブなエンジン、特に医療のような高度な領域に転換する、という大きな課題を浮き彫りにしている。
しかし、現在のAIエージェントは、静的で事前定義された戦略によって制約されており、科学研究の複雑な進化するエコシステムをナビゲートする能力を制限する。
本稿では、この制限を克服する自己進化型AIエージェントであるHealthFlowを、新しいメタレベルの進化メカニズムを通じて紹介する。
HealthFlowは、手続き的な成功と失敗を永続的で構造化された知識ベースに蒸留することで、ハイレベルな問題解決ポリシーを自律的に洗練し、ツールの使用方法だけでなく、どのように戦略を立てるかを学ぶことができる。
EHRFlowBenchは、ピアレビューされた学術文献から体系的に派生した複雑な健康データ分析タスクを特徴とする新しいベンチマークである。
私たちの実験では、HealthFlowの自己進化アプローチが最先端のエージェントフレームワークを大幅に上回っていることを実証しています。
この研究は、科学コンテンツに埋め込まれた手続き的知識の運用を学べるインテリジェントシステムのための新しいパラダイムを提供する。
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